[发明专利]基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置及方法

说明书

本发明公开一种基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置，包括无人机，无人机顶端设置有若干水平传感器，无人机的顶端设置有警报装置，无人机的底端固定安装有图像获取组件；水平传感器与无人机电性连接；警报装置与图像获取组件电性连接；图像获取组件包括与警报装置电性连接的第一相机和若干第二相机，第一相机设置在无人机的下方中心，第一相机与警报装置上下对应；若干第二相机等间距固定设置在无人机的下方，第二相机围绕第一相机周向等间距分布。本发明能够完成江河、池塘等野外水域的人员溺水识别，具备精准、及时的特点。

技术领域

本发明涉及水上救援设备技术领域，特别是涉及基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置及方法。

背景技术

近年来，溺水事故在无人看管的江河、池塘等野外水域频频发生，此类溺水事件的发生主要是人员私自下水游泳而导致的，而对于私自下水行为却屡禁不止。为了防止出现此类事件，需要对野外水域进行巡检，而目前的巡检方式采用的都是人工巡检方式，人力、物力耗费过高，且效率过低，无法及时地发现溺水事故。

申请公布号为CN108995782A的一种基于双目视觉的智能化无人水上救援装置及使用方法，通过图像扫描识别水面上的溺水人员信息，通过双目视觉系统实现溺水人员的精确定位，在一定程度上实现了无人化人员溺水识别巡检，但其采用二维图像识别的方法无法进行游泳者的全方位识别，识别准确度低，无法适用于环境复杂的水域。

申请公布号为CN108663686A的一种基于激光雷达的游泳池溺水监控装置及方法，采用固定在游泳池周围的多激光雷达采集点云数据用以识别游泳者姿态，可以在一定程度上做到游泳者的全方位识别，但其对整个游泳池内的点云进行处理识别，数据量庞大，耗时过长，无法精准、及时地发现溺水人员，且固定的激光雷达无法解决人员之间相互遮挡的问题，也不适用于江河、池塘等野外水域。

因此，如何精准、及时地实现江河、池塘等野外水域的人员溺水识别是现阶段亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置及方法，以解决上述现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：本发明提供一种基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置，包括无人机，所述无人机顶端设置有若干水平传感器，所述无人机的顶端设置有警报装置，所述无人机的底端固定安装有图像获取组件；

所述水平传感器与所述无人机电性连接；所述警报装置与所述图像获取组件电性连接；

所述图像获取组件包括与所述警报装置电性连接的第一相机和若干第二相机，所述第一相机设置在所述无人机的下方中心，所述第一相机与所述警报装置上下对应；若干所述第二相机等间距固定设置在所述无人机的下方，所述第二相机围绕所述第一相机周向等间距分布。

优选的，所述无人机包括机架，所述机架内设置有十字型的加固杆；所述机架上固接有动力组件，四个所述水平传感器分别固接在所述机架四边的顶面中心，所述动力组件与所述水平传感器电性连接；所述警报装置固接在所述加固杆的顶面中心，四个所述第二相机分别固定安装在所述机架四边中心底面。

优选的，所述动力组件包括与所述分别固接在所述机架四角的动力电机，所述动力电机的输出轴朝上；所述动力电机的输出轴固接有螺旋桨；所述动力电机的底端向下固接有支架，四个所述支架底面位于同一水平面。

优选的，所述第一相机为工业相机，所述第二相机为3D相机。

优选的，所述警报装置包括语音模块和LED模块。

一种基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别方法，包括以下步骤：

S1、无人机起飞至水面上；

S2、无人机移动至水面人员的上方；

S3、图像获取组件获取人员图像和视频；