基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术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。本发明专利技术能够完成江河、池塘等野外水域的人员溺水识别，具备精准、及时的特点。及时的特点。及时的特点。

【技术实现步骤摘要】
基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置及方法


[0001]本专利技术涉及水上救援设备
，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。

技术介绍

[0002]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。
[0003]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。
[0004]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。
[0005]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。

技术实现思路

[0006]本专利技术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。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：本专利技术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；
[0008]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；
[0009]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。
[0010]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。
[0011]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。
[0012]优选的，所述第一相机为工业相机，所述第二相机为3D相机。
[0013]优选的，所述警报装置包括语音模块和LED模块。
[0014]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：
[0015]S1、无人机起飞至水面上；
[0016]S2、无人机移动至水面人员的上方；
[0017]S3、图像获取组件获取人员图像和视频；
[0018]S4、警报装置判断无人机下方人员是否溺水；
[0019]S5、无人机继续在水面执行巡航命令。
[0020]优选的，步骤S1中，水平传感器获取无人机距离水面高度并做出调整，同时控制四个动力电机对无人机的水平状态进行调整。
[0021]优选的，步骤S4中，警报装置人员是否逆水的步骤为
[0022]S41、采集水面人员的点云数据并进行预处理；
[0023]S42、将预处理后的点云数据输入至已训练好的模型中并得到点云的分类标签。
[0024]优选的，步骤S41中，预处理包括多视点云数据配准，人体点云语义分割，人体点云去噪，人体点云数据归一化。
[0025]优选的，步骤S42中，输入模型的点云数据进行多层卷积后数据池化，最后Softmax激活输出。
[0026]本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术公开了一种基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置及方法，采用无人机作为载体，可以实现装置的快速移动，且不受环境因素的干扰，可以运用于各种游泳场所和野外水域；第一相机可以精准、快速实现水面人员的定位，多个第二相机可多角度获取信息，方便点云拼接矩阵，可以实现点云图的精准、快速形成；本专利技术采用基于三维点云深度学习的人员溺水识别方法，可以实现溺水人员的快速识别，报警装置发出警报，方便救援人员快速定位溺水人员，大大提高溺水者的获救概率。本专利技术能够完成江河、池塘等野外水域的人员溺水识别，具备精准、及时的特点。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1为本专利技术基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置的轴视图；
[0029]图2为本专利技术的溺水识别方法流程示意图；
[0030]其中，1、无人机；2、水平传感器；3、警报装置；4、第一相机；5、第二相机；6、机架；7、加固杆；8、动力电机；9、螺旋桨；10、支架。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0032]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0033]参照图1
‑
2，本专利技术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1，无人机1顶端设置有若干水平传感器2，无人机1的顶端设置有警报装置3，无人机1的底端固定安装有图像获取组件；
[0034]水平传感器2与无人机1电性连接；警报装置3与图像获取组件电性连接；
[0035]图像获取组件包括与警报装置3电性连接的第一相机4和若干第二相机5，第一相机4设置在无人机1的下方中心，第一相机4与警报装置3上下对应；若干第二相机5等间距固定设置在无人机1的下方，第二相机5围绕第一相机4周向等间距分布。
[0036]本专利技术公开了一种基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置及方法，采用无人机1作为载体，可以实现装置的快速移动，且不受环境因素的干扰，可以运用于各种游泳场所和野外本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置，其特征在于：包括无人机(1)，所述无人机(1)顶端设置有若干水平传感器(2)，所述无人机(1)的顶端设置有警报装置(3)，所述无人机(1)的底端固定安装有图像获取组件；所述水平传感器(2)与所述无人机(1)电性连接；所述警报装置(3)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(3)电性连接的第一相机(4)和若干第二相机(5)，所述第一相机(4)设置在所述无人机(1)的下方中心，所述第一相机(4)与所述警报装置(3)上下对应；若干所述第二相机(5)等间距固定设置在所述无人机(1)的下方，所述第二相机(5)围绕所述第一相机(4)周向等间距分布。2.根据权利要求1所述的基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置，其特征在于：所述无人机(1)包括机架(6)，所述机架(6)内设置有十字型的加固杆(7)；所述机架(6)上固接有动力组件，四个所述水平传感器(2)分别固接在所述机架(6)四边的顶面中心，所述动力组件与所述水平传感器(2)电性连接；所述警报装置(3)固接在所述加固杆(7)的顶面中心，四个所述第二相机(5)分别固定安装在所述机架(6)四边中心底面。3.根据权利要求2所述的基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别装置，其特征在于：所述动力组件包括与所述分别固接在所述机架(6)四角的动力电机(8)，所述动力电机(8)的输出轴朝上；所述动力电机(8)的输出轴固接有螺旋桨(9)；所述动力电机(8)的底端向下固接有支架(10)，四个所述支架(10)底面位于同一水平面。4.根据权利要求1所述的基于三维点云深度学习的人员溺水感知识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海舰，吴真昱，高兴宇，李文杰，余成文，崔圣文，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：