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一种基于深度学习的溺水人员智能识别方法及系统 

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申请/专利权人:广州市番高领航科技有限公司

摘要:本发明涉及图像处理技术领域,更具体地,本发明涉及一种基于深度学习的溺水人员智能识别方法及系统,包括:采集游泳者的游泳图像;将所述游泳图像输入训练好的分类模型中,输出游泳者的位置状态,其中,所述游泳者的位置状态包括位于水面或位于水下;根据游泳者露出水面的人体关键点的数量、游泳者位于水下的沉水时间和游泳者的移动速度。本发明通过深度卷积神经网络识别出多种溺水特征的疑似溺水人员的游泳者,进一步的,针对疑似溺水人员的游泳者,对其在连续观察时间内进行多种溺水特征识别组合时间叠加分析,并计算出游泳者的溺水概率值,根据溺水概率值对游泳者进行安全监测,提高了游泳者溺水识别的准确性。

主权项:1.一种基于深度学习的溺水人员智能识别方法,其特征在于,包括:采集游泳者的游泳图像;将所述游泳图像输入训练好的分类模型中,输出游泳者的位置状态,其中,所述游泳者的位置状态包括位于水面或位于水下;根据游泳者露出水面的人体关键点的数量、游泳者位于水下的沉水时间和游泳者的移动速度,计算出目标游泳者的溺水概率值,其中,所述溺水概率值和人体关键点的数量、移动速度呈负相关、和沉水时间呈正相关;根据所述溺水概率值的大小,对游泳者进行溺水检测。

全文数据:

权利要求:

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