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申请/专利权人：淮阴工学院
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247699A
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V20/17;G06V20/10;G06T7/246;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种河道游人行为识别与预警方法、装置及介质，所述方法包括对获取河道上的游人视频数据进行帧化以提取图片，利用改进的AlphaPose算法获取图片中的人物姿态特征信息；将SwinTransformer的滑动窗口注意力机制结合AlphaPose算法的通道注意力机制，提升姿态提取的准确率，判断是否有游人滞留河道；根据水库放水信息，建立水流到达时间模型TSMS；并建立游人轨迹跟踪识别模型，跟踪识别游人是否正在离开河道；结合改进的YOLO算法再次进行游人轨迹预测，若和游人轨迹跟踪识别结果相同，则无人机启动驱离或者提醒程序，若不同则重新识别预测；确定游人离开后，水库放水。本发明及时发现下游河道将处于危险状态的游人，有效的保障了游人的人身安全以及水库准时地开闸放水。
主权项：1.一种河道游人行为识别与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于无人机摄像头获取河道上的游人视频数据；2对获取到的视频数据进行帧化以提取图片，利用改进的AlphaPose算法获取图片中的人物姿态特征信息；所述改进的AlphaPose算法为将SwinTransformer引入Alphapose中的SPPE中，将SwinTransformer的滑动窗口注意力机制结合AlphaPose算法的通道注意力机制，提升姿态提取的准确率，判断是否有游人滞留河道；3根据水库放水信息，建立水流到达时间模型TSMS；4水流到达时间小于等于预设时间时，利用无人机启动驱离程序，并建立游人轨迹跟踪识别模型，跟踪识别游人是否正在离开河道；5结合改进的YOLO算法再次进行游人轨迹预测，所述改进的YOLO算法为融入坐标注意力机制CA与设计损失函数SIOU，并在损失函数中引入超参数θ，利用遗传算法优化θ，将改进的YOLO算法与步骤4获得的游人轨迹跟踪识别结果相结合，提高判别的准确性；若预测结果相同，则无人机启动驱离或者提醒程序，若不同则重新识别预测；6确定游人离开后，无人机将实时视频数据传回水库，待确认无游人滞留河道，水库放水。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种河道游人行为识别与预警方法、装置及介质
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