一种快速识别泳池溺水的方法技术

本发明专利技术公开了一种快速识别泳池溺水的方法，其主要设计有防溺手环、摄像头、AI防溺水系统；本发明专利技术通过发明专利技术了一种AI防溺水系统算力分配方法，针对不同的溺水等级、防护区域分配不同的摄像头监控频率以及AI系统算力，使得整个系统能够快速识别出溺水人员。系统能够快速识别出溺水人员。系统能够快速识别出溺水人员。

【技术实现步骤摘要】
一种快速识别泳池溺水的方法


[0001]本专利技术涉及游泳安全领域，尤其涉及一种快速识别泳池溺水的方法。

技术介绍

[0002]众所周知，泳池安全涉及多个方面以及涉及的安全技术方向也较多，其中最重要的方向之一就是防溺水。对于泳池经营者来说，溺水也是最需要关注的安全问题。一旦泳池发生溺水事故，不仅会危及游泳者的生命安全，还会影响泳池的正常运营，甚至给泳池带来巨大的经济损失和声誉损失。目前有较多的防溺水技术，大多采用摄像头或则防溺水手环，再加上人工智能系统，通过人工智能来判断人员是否溺水。但是游泳池人员众多，摄像头数量有限，短时间内无法实时跟踪每个人，很容易造成漏判或者延时判断的情况。
[0003]目前有较多的泳池防溺水识别技术，大多采用摄像头、防溺水手环、AI系统等技术结合，判定人员是否溺水。
[0004]但是目前的技术只是围绕防溺水判定的技术实现方面，针对防溺水判定的及时性、有效性方面的技术研究较少。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种快速识别泳池溺水的方法，解决了现有技术中指出的上述技术问题。
[0006]本专利技术提供了一种快速识别泳池溺水的方法，具体包括如下步骤：
[0007]获取游泳者个人信息，根据所述游泳者个人信息建立游泳者个人数据库，并将所述个人数据库传输至AI防溺水系统中；
[0008]获取所述防溺手环中游泳者实时体征信息；获取所述摄像头中游泳者姿态动作数据，并将所述游泳者实时体征信息、所述游泳者姿态动作数据上传至所述游泳者个人数据库；
[0009]对所述游泳者实时体征信息、所述游泳者姿态动作数据进行体征数据标准化处理，计算所述游泳者的标准体征数据并分析得到所述游泳者的实际游泳水平；
[0010]根据所述游泳者的实际游泳水平，对每个游泳者进行溺水评级得到当前游泳者的溺水等级；
[0011]将游泳池划分为四个区域，分别为：浅水高防护区、浅水低防护区、深水高防护区、深水低防护区；
[0012]针对游泳者不同的溺水等级、游泳者所处防护区域，向所述游泳者分配不同的摄像头监控频率以及AI防溺水系统算力；
[0013]根据所述游泳者标准体征数据与所述游泳者当前体征数据的体征数据标准差、所述游泳者的标准游泳姿态数据与所述游泳者当前游泳姿态数据的游泳姿态数据标准差判定游泳者是否溺水；其中，若所述体征数据标准差超过其对应的体征标差极限阈值或所述游泳姿态数据标准差超过其对应的姿态标差极限阈值，则均判定当前所述游泳者为溺水操
作。
[0014]优先的，作为一种可实施方式；还包括根据溺水等级实时对所述AI防溺水系统算力进行优化处理，包括如下步骤：
[0015]对当前溺水者与所有游泳者的占比以及其溺水等级进行判断：
[0016]如果当前溺水者与所有游泳者的占比超过标准比例阈值情况，则统筹所述AI防溺水系统算力对溺水等级较低的人员所对应的所述AI防溺水系统算力进行削减，分配更多剩余的AI防溺水系统算力给溺水等级较高的人员；
[0017]同时建立溺水等级的人员列表，所述溺水等级的人员列表中按照溺水等级从低到高顺序记录所有的游泳者；从所述溺水等级的人员列表中选择溺水等级最低的人群开始削减算力逐渐上向溺水等级更高的人群对应的AI防溺水系统的算力开始削减。
[0018]优先的，作为一种可实施方式；所述游泳者个人信息包括：面部识别信息、指纹识别信息、姓名、年龄、性别、血压、心率、血氧饱和度、初始的游泳水平、血型、有无先天性疾病信息。
[0019]优先的，作为一种可实施方式；所述对所述游泳者实时体征信息、所述游泳者姿态动作数据进行体征数据标准化处理，计算所述游泳者的标准体征数据并分析得到所述游泳者的实际游泳水平，具体包括操作：
[0020]对不同的游泳者实时体征信息的数据分别求标准差，如果当前的游泳者实时体征信息的数据对应的标准差超过标准差标准阈值，则去掉上述这些偏差过大的游泳者实时体征信息的数据；如果当前的游泳者实时体征信息的数据对应的标准差小于或者等于标准差标准阈值，将其保留留下，并对保留的当前的游泳者实时体征信息的数据分别求平均数，得出的所述平均数的计算结果即为游泳者的标准体征数据；
[0021]通过摄像头拍摄连续采集获取不同的游泳者的游泳者姿态动作，以获得不同的游泳者的游泳者姿态动作数据；对不同的游泳者姿态动作数据分别求标准差，如果当前的游泳者游泳者姿态动作数据对应的标准差超过标准差标准阈值，则去掉上述这些偏差过大的游泳者姿态动作数据；如果当前的游泳者姿态动作数据对应的标准差小于或者等于标准差标准阈值，将其保留留下，并对保留的当前的游泳者姿态动作数据分别求平均数，得出的所述平均数的计算结果即为游泳者的实际游泳姿态数据；
[0022]以所述游泳者的实际游泳姿态数据与当前所述游泳者所对应的初始的游泳水平的标准游泳姿态数据进行对比，得出所述游泳者的实际游泳水平。
[0023]优先的，作为一种可实施方式；所述游泳者水平高低依次分为五个级别，所述游泳水平从高到低分别为：精英泳者、高级泳者、中级泳者、初级泳者、小白泳者。
[0024]优先的，作为一种可实施方式；所述溺水等级采用I～V级标准，所述溺水等级对应的数值越小，溺水等级越高。
[0025]优先的，作为一种可实施方式；根据泳池内各级游泳者人数与泳池内预设区域的各级游泳者人数计算泳池内区域算力；所述泳池内区域算力分配计算方式为：
[0026][0027]式中，S为区域内算力分配量；
[0028]a为整个泳池内精英泳者人数；
[0029]b为整个泳池内高级泳者人数；
[0030]C为整个泳池内中级泳者人数；
[0031]d为整个泳池内初级泳者人数；
[0032]e为整个泳池内小白泳者人数；
[0033]f为整个泳池内预设区域内精英泳者人数；
[0034]g为整个泳池内预设区域内高级泳者人数；
[0035]h为整个泳池内预设区域内中级泳者人数；
[0036]i为整个泳池内预设区域内初级泳者人数；
[0037]j为整个泳池内预设区域内小白泳者人数。
[0038]优先的，作为一种可实施方式；所述标准比例阈值是人为预设的，标准比例阈值为30％。
[0039]优先的，作为一种可实施方式；所述针对游泳者不同的溺水等级、游泳者所处防护区域，向所述游泳者分配不同的摄像头监控频率以及AI防溺水系统算力，具体包括：
[0040]得到当前所述游泳者的溺水等级，基于第一分配原则向所述游泳者分配不同的摄像头监控频率以及AI防溺水系统算力：
[0041]所述第一分配原则为：所述游泳者的溺水等级越高，且所述游泳者所处防护区域越高端，其所分配的摄像头监控频率以及AI防溺水系统算力越高；
[0042]所处防护区域从低端到高端的排列顺序为：浅水低防护区、浅水高防护区、深水低防护区、深水高防护区。
[0043]优先的，作为一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速识别泳池溺水的方法，其特征在于，包括如下步骤操作：获取游泳者个人信息，根据所述游泳者个人信息建立游泳者个人数据库，并将所述个人数据库传输至AI防溺水系统中；获取所述防溺手环中游泳者实时体征信息；获取所述摄像头中游泳者姿态动作数据，并将所述游泳者实时体征信息、所述游泳者姿态动作数据上传至所述游泳者个人数据库；对所述游泳者实时体征信息、所述游泳者姿态动作数据进行体征数据标准化处理，计算所述游泳者的标准体征数据并分析得到所述游泳者的实际游泳水平；根据所述游泳者的实际游泳水平，对每个游泳者进行溺水评级得到当前游泳者的溺水等级；将游泳池划分为四个区域，分别为：浅水高防护区、浅水低防护区、深水高防护区、深水低防护区；针对游泳者不同的溺水等级、游泳者所处防护区域，向所述游泳者分配不同的摄像头监控频率以及AI防溺水系统算力；根据所述游泳者标准体征数据与所述游泳者当前体征数据的体征数据标准差、所述游泳者的标准游泳姿态数据与所述游泳者当前游泳姿态数据的游泳姿态数据标准差判定游泳者是否溺水；其中，若所述体征数据标准差超过其对应的体征标差极限阈值或所述游泳姿态数据标准差超过其对应的姿态标差极限阈值，则均判定当前所述游泳者为溺水操作。2.如权利要求1所述的一种快速识别泳池溺水的方法，其特征在于，还包括根据溺水等级实时对所述AI防溺水系统算力进行优化处理，包括如下步骤：对当前溺水者与所有游泳者的占比以及其溺水等级进行判断：如果当前溺水者与所有游泳者的占比超过标准比例阈值情况，则统筹所述AI防溺水系统算力对溺水等级较低的人员所对应的所述AI防溺水系统算力进行削减，分配更多剩余的AI防溺水系统算力给溺水等级较高的人员；同时建立溺水等级的人员列表，所述溺水等级的人员列表中按照溺水等级从低到高顺序记录所有的游泳者；从所述溺水等级的人员列表中选择溺水等级最低的人群开始削减算力逐渐上向溺水等级更高的人群对应的AI防溺水系统的算力开始削减。3.如权利要求2所述的一种快速识别泳池溺水的方法，其特征在于，所述游泳者个人信息包括：面部识别信息、指纹识别信息、姓名、年龄、性别、血压、心率、血氧饱和度、初始的游泳水平、血型、有无先天性疾病信息。4.如权利要求3所述的一种快速识别泳池溺水的方法，其特征在于，所述对所述游泳者实时体征信息、所述游泳者姿态动作数据进行体征数据标准化处理，计算所述游泳者的标准体征数据并分析得到所述游泳者的实际游泳水平，具体包括操作：对不同的游泳者实时体征信息的数据分别求标准差，如果当前的游泳者实时体征信息的数据对应的标准差超过标准差标准阈值，则去掉上述这些偏差过大的游泳者实时体征信息的数据；如果当前的游泳者实时体征信息的数据对应的标准差小于或者等于标准差标准阈值，将其保留留下，并对保留的当前的游泳者实时体征信息的数据分别求平均数，得出的所述平均数的计算结果即为...

【专利技术属性】
技术研发人员：于中阳，陈平，
申请(专利权)人：上海旺链信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：