【技术实现步骤摘要】
一种基于视频的涌潮危险区域人员的危机状态预测方法
[0001]本专利技术属于公共安全
,具体涉及一种基于视频的涌潮危险区域人员的危机状态预测方法。
技术介绍
[0002]天下壮丽江河是大自然壮丽的景观,观赏的人络绎不绝。然而,在人们在观赏壮丽景观时,由于浪潮移动方向以及移动速度的不确定性,也给观赏者带来了潮水袭人等安全隐患。潮水袭人等安全隐患出现的原因是岸边观潮人员没有重视涌潮袭人的安全隐患,没有充分了解涌潮的特性以及涌潮环境的复杂多变,没有充分防范意识,难以较早的观测出危机区域并提前预警,同时目前在预警方式上仍然采用老旧的定期巡逻预警在时效上具有严重的滞后性,如果发生潮涌现象,发现不及时会容易造成较多的人员伤亡。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例的目的是提供一种基于视频的涌潮危险区域人员的危机状态预测方法,能够解决现有技术中预警不够及时,容易造成人员伤亡的技术问题。
[0004]为了解决上述技术问题,本专利技术是这样实现的:
[0005]本专利技术实施例提供了一种基于视频的涌潮危险区域人员的危机状态预测方法,包括:
[0006]S101:在涌潮危险区域部署摄像头,通过摄像头实时采集涌潮危险区域的视频数据;
[0007]S102:对视频数据进行分帧处理,获取潮头数据集、岸边人员数据集和落水人员数据集;
[0008]S103:搭建危机状态预测模型,危机状态预测模型包括潮头检测子模型、岸边人员检测子模块和落水人员检测子模型;
[0009]S1 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视频的涌潮危险区域人员的危机状态预测方法,其特征在于,包括:S101:在涌潮危险区域部署摄像头,通过所述摄像头实时采集涌潮危险区域的视频数据;S102:对所述视频数据进行分帧处理,获取潮头数据集、岸边人员数据集和落水人员数据集;S103:搭建危机状态预测模型,所述危机状态预测模型包括潮头检测子模型、岸边人员检测子模块和落水人员检测子模型;S104:采用归一化方法对所述潮头数据集、所述岸边人员数据集和所述落水人员数据集中的图像进行预处理,得到图像格式相同、命名有序的图像,并将图像归一化为416
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416大小;S105:将预处理后的图像输入至所述危机状态预测模型,检查涌潮危险区域的潮头、岸边人员和落水人员;S106:在检测到涌潮危险区域中存在落水人员的情况下,直接向救援人员发出报警;S107:计算涌潮危险区域中的岸边人员的危险系数,在检测到岸边人员的危险系数超过阈值的情况下,通过部署在岸边的喇叭,发出预警,通知周围人员注意安全。2.根据权利要求1所述的危机状态预测方法,其特征在于,所述危机状态预测模型采用YOLO V4网络模型。3.根据权利要求1所述的危机状态预测方法,其特征在于,所述S103之后,还包括:S108:采用归一化方法对所述潮头数据集、所述岸边人员数据集和所述落水人员数据集中的图像进行预处理,得到图像格式相同、命名有序的图像,并将图像归一化为416
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416大小,以得到潮头训练集、岸边人员训练集和落水人员训练集;其中,所述潮头训练集包括潮头标注tide,所述岸边人员训练集包括岸边人员标注abperson,所述落水人员训练集包括落水人员标注szperson;S109:将所述潮头训练集、所述岸边人员训练集和所述落水人员训练集输入至所述危机状态预测模型,以进行模型训练。4.根据权利要求3所述的危机状态预测方法,其特征在于,所述S109具体包括:S1091:经过4
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t+1
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t+g
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t个1
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1的卷积核输出经过卷积后的预测结果,其中,g表示预测目标的类别数为,t表示预设边界框的数量,4
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t表示预测目标边界框的偏移量,1
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t表示预测目标边界框内包含目标的概率,g
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t表示预测这t个预设边界框对应g个目标类别的概率;S1092:将潮头、岸边人员和落水人员的目标检测结果与真实数据标注相比较,计算出综合定位损失、置信度损失、分类损失的损失函数;S1093:在损失函数值达到或者小于阈值的情况下,结束训练;否则,更新模型参数后继续训练。5.根据权利要求1所述的危机状态预测方法,其特征在于,所述S107具体包括:S1071:在涌潮危险区域放置一根标尺,通过摄像头获取视频图像,从中找到目标标尺,通过图像分析处理计算出图像中标尺的高度Sh,进而获得比例尺a:
其中,Th为实际标尺高度,Sh为图像视频中的标尺高度;S1072:获取图像中岸边人员高度和潮头高度,并计算岸边人员实际高度和潮头实际高度;Pt=a
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Pd公式2其中,Pt为目标的实际高度,Pd表示图像中目标的高度;S1073:根据岸边人员的实际高度设置身高系数h;若身高小于1.2m,则认为该岸边人员为幼儿,抵御危险的能力最低...
【专利技术属性】
技术研发人员:吕晓雯,陈友荣,赵克华,缪克雷,张旭东,刘半藤,
申请(专利权)人:浙江树人学院,
类型:发明
国别省市:
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