【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及溺水识别智能监测领域，尤其涉及一种多维特征集成网络的溺水识别监测方法。
技术介绍
1、在传统的溺水监测方法中，往往存在监测不全面、响应不及时的问题。针对这些限制，本专利技术引入了先进的技术手段和方法。本专利技术旨在提供一种多维特征集成网络的溺水识别监测方法，以解决传统方法存在的问题。传统方法往往无法准确识别和预警溺水风险。本专利技术通过多维特征集成网络和加权余弦相似度计算，克服了传统方法的局限性，实现了更高效、更准确的溺水识别和监测。通过引入实时监控系统，本专利技术进一步确保了溺水人员的安全。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种多维特征集成网络的溺水识别监测方法。本专利技术引入了bs神经网络模型以及多维特征集，同时搭载加权相似计算公式，旨在及时发现并处理溺水事件，提高水域安全监控的效果。
2、为达到上述目的，本专利技术基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，包括如下方法步骤：
3、s1、获取游泳人员身体特征属性，用于构建并训练特征空间，其中使用异常检测公式监测溺水时皮肤颜色，使用肌电信号生成公式绘制频谱图，使用气泡面积计算公式计算气泡面积；
4、s2、构建每个游泳人员的数据集空间并映射到全局坐标系中；
5、s3、训练神经网络结构，构建正常游泳人员与其行为特征属性以及溺水人员与其行为特征属性的关联，其中boosting模型输出公式进行结果输出，使用注意力机制计算公式计算模型结果权重，使用损失函数计算
6、s4、在神经网络构建并训练完成后，对新的游泳人员数据与正常人员特征向量和溺水人员特征向量分别进行相似度计算，其中使用局部加权余弦相似度公式计算局部相似度，使用全局加权余弦相似度公式计算全局相似度，使用融合公式计算最终相似度值；
7、s5、将训练好的模型应用于游泳场景的实时监控中。
8、进一步的，所述s1中异常检测公式为：
9、
10、其中，d表示距离，表示两个分布的相似度。值越大，分布之间的差异越大。h1h2分别代表两个直方图，代表两个直方图的均值，i是直方图的索引，表示在直方图中每个条目的位置。这个值越接近0，表示两个分布越相似；值越大，表示两个分布之间的差异越大，在皮肤颜色变化检测中，通过比较当前皮肤区域的颜色直方图与正常情况下的基准直方图，可以检测出皮肤颜色的异常变化，从而识别潜在的溺水前兆。
11、进一步的，所述s1肌电信号生成公式为：
12、
13、其中x是输入信号，n是信号长度，k是频率索引。
14、进一步的，所述s1气泡面积计算公式为：
15、
16、其中n是顶点的总数,xiyi是第i个顶点的坐标，area为气泡面积。
17、进一步的，所述s3 boosting模型输出公式为：
18、
19、其中fm(x)表示第m轮boosting模型的输出，ai是第i个弱分类器的权重，hi(x)表示第i个弱分类器。
20、进一步的，所述s3注意力机制计算公式为：
21、a＝softmax(wz+b)
22、h＝a⊙z
23、其中a为注意力权重，w和b为可学习的权重和偏置，h为加权后的特征。
24、进一步的，所述s3损失函数计算公式为：
25、
26、其中l为损失函数，yi为实际样本标签，为预测样本标签，n为样本数。
27、进一步的，所述s4中局部加权余弦相似度公式为：
28、
29、其中l表示局部相似度值，x表示每个新游泳人员数据，n表示正常人员特征向量，d表示溺水人员特征向量，w＝{w1,w2,w3,w4…}表示局部特征权重。
30、进一步的，所述s4中全局加权余弦相似度公式为：
31、
32、其中q表示全局相似度值，x表示每个新游泳人员数据，n表示正常人员特征向量，d表示溺水人员特征向量，w＝{w1,w2,w3,…}表示全局特征权重。
33、进一步的，所述s4中融合公式为：
34、s＝α*l+(1-α)*q
35、其中，α是一个超参数，用于平衡局部和全局相似度的贡献。
36、相对于现有技术，本专利技术具有如下优点：
37、高精度识别：通过引入bs神经网络模型以及多维特征集，本专利技术能够更准确地识别正常游泳行为和溺水行为。结合加权余弦相似度计算方法，使得溺水风险识别更加精准。
38、实时监控：本专利技术将训练好的模型应用于实时监控系统，能够持续监控游泳人员的行为特征，实时计算相似度，并在检测到溺水风险时立即发出警报，大幅提高了响应速度。
39、多维特征融合：利用多维特征集成网络，全面融合了面部表情、皮肤颜色、肌电信号、溺水气泡、声音振幅、水压变化、热成像等多个特征，提高了监测的全面性和准确性。
40、适应性强：通过信息增益或其他特征选择方法计算特征的重要性，并对特征进行加权处理，使得模型能够适应不同游泳人员和不同环境下的行为特征，具有很强的适应性和鲁棒性。
41、提高安全性：本专利技术能够及时发现并处理溺水事件，显著提高了水域安全监控的效果，减少溺水事故的发生，为游泳人员提供更安全的环境。
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1.基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S1中异常检测公式为：
3.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S1肌电信号生成公式为：
4.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S1气泡面积计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S3 Boosting模型输出公式为：
6.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S3注意力机制计算公式为：
7.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S3损失函数计算公式为：
8.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S4中局部加权余弦相似度公式为：
9.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，
10.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S4中融合公式为：
...【技术特征摘要】
1.基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述s1中异常检测公式为：
3.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述s1肌电信号生成公式为：
4.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述s1气泡面积计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述s3 boosting模型输出公式为：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：李强，吴祥呈，郭建超，郑昌业，庞植元，
申请(专利权)人：海南省水利水电勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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