【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水上搜救，具体涉及一种基于5g的人员落水综合检测方法。
技术介绍
1、在落水检测方面，以船舶应用场景为例，使用较多的是orca落水报警系统、lifetag人员落水无线报警系统等。
2、orca落水报警系统主要分为求救端、舰载端、无线端和追踪模块四个部分。人员落水5s后，求救端会自动发送求救信息，同时将落水人员的个人信息与位置信息发送到舰载端，舰载端接收到求救信息后自动报警，并在屏幕上显示落水人员的位置信息。舰载端还可将落水人员位置信息发送至追踪器，以便于监控和组织救援。
3、life tag人员落水无线报警系统主要由基站、呼叫器以及警报器组成。携带呼叫器的人员超出基站信号可传输距离时，基站无法连接到呼叫器，基站会自动鸣笛报警。
4、但是，orca落水报警系统和life tag人员落水无线报警系统落水检测手段单一，而且，面对复杂场景时，易出现误报、漏报问题。另外，life tag人员落水无线报警系统的基站最大只支持十六个救生触发器设备，超出十六个时需要通过系统扩展多个基站，成本代价高。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于5g的人员落水综合检测方法，该综合检测方法融合多种检测手段，解决了传统落水检测方法落水检测手段单一，在复杂场景下易出现误报、漏报，以及支持的救生触发器设备数量有限的技术问题。
2、该基于5g的人员落水综合检测方法采用以下技术方案：
3、人员携带5g终端，且：5g终端实时检测人员
4、进一步地，所述海拔判定条件为：
5、在设定时长a内，所述海拔一直下降且平均下降幅度大于设定的门限海拔。
6、进一步地，所述上行信号判定条件为：
7、在设定时长b内，上行信号平均接收功率小于设定的上行信号门限功率，且所述设定时长b大于所述设定时长a。
8、进一步地，所述下行信号判定条件为：
9、在设定时长c内，ssb平均接收功率小于设定的ssb门限功率且所述设定时长c大于所述设定时长a。
10、进一步地，所述设定时长b与所述设定时长c相等。
11、进一步地，人员落水信息a的可信度权重记为w1，人员落水信息b可信度权重记为w2，人员落水信息c的可信度权重记为w3，可信度权值总和记为w；
12、所述落水综合检测服务器在w大于设定的门限可信度时，判定有人员落水，w根据下式计算：
13、w＝n1＊w1+n2＊w2+n3＊w3
14、其中：
15、“＊”为乘号；
16、n1取值为0或1，当落水综合检测服务器接收到人员落水信息a时，n1取值为1，否则取值为0；
17、n2取值为0或1，当落水综合检测服务器接收到人员落水信息b时，n2取值为1，否则取值为0；
18、n3取值为0或1，当落水综合检测服务器接收到人员落水信息c时，n3取值为1，否则取值为0；
19、w1+w2+w3＝1，且w1、w2、w3均小于所述门限可信度。
20、进一步地，w1与w2之和大于所述门限可信度，w1与w3之和小于所述门限可信度，w2与w3之后小于所述门限可信度。
21、进一步地，w2与w3相等。
22、本专利技术还提供另一种根据人员落水信息a、人员落水信息b和人员落水信息c信息综合判定人员落水的方法，该方法中：
23、落水综合检测服务器在真实落水可能性p大于预设的门限值时，判定人员落水，p根据下式计算：
24、p＝n1＊p(1)+n2＊p(2)+n3＊p(3)
25、“＊”为乘号；
26、n1取值为0或1，当落水综合检测服务器接收到人员落水信息a时，n1取值为1，否则取值为0；
27、n2取值为0或1，当落水综合检测服务器接收到人员落水信息b时，n2取值为1，否则取值为0；
28、n3取值为0或1，当落水综合检测服务器接收到人员落水信息c时，n3取值为1，否则取值为0；
29、p(1)为落水综合检测服务器利用贝叶斯定理推断接收到人员落水信息a时真实发生人员落水的概率；
30、p(2)为落水综合检测服务器利用贝叶斯定理推断接收到人员落水信息b时真实发生人员落水的概率；
31、p(3)为落水综合检测服务器利用贝叶斯定理推断接收到人员落水信息c时真实发生人员落水的概率。
32、进一步地，在落水综合检测服务器利用贝叶斯定理推断p(1)、p(2)和p(3)之前，包括：
33、获取先验概率：获取人员在落水检测区域落水事件发生的先验概率“p(落水)”、落水综合检测服务器接收到人员落水信息a的概率“p(接收到人员落水信息a)”、落水综合检测服务器接收到人员落水信息b的概率“p(接收到人员落水信息b)”、落水综合检测服务器接收到人员落水信息c的概率“p(接收到人员落水信息c)”；
34、收集观测数据：收集在落水事件发生时落水综合检测服务器接收到人员落水信息a的概率“p(接收到人员落水信息a|落水)”、落水事件发生时落水综合检测服务器接收到人员落水信息b的概率“p(接收到人员落水信息b|落水)”和落水事件发生时落水综合检测服务器接收到人员落水信息c的概率“p(接收到人员落水信息c|落水)”。
35、有益效果：
36、1、落水综合检测服务器根据人员落水信息a、人员落水信息b和人员落水信息c信息综合判定人员落水，解决了传统落水检测方法落水检测手段单一，复杂场景下易出现误报、漏报以及支持的救生触发器设备数量有限的技术问题。而且，一个5g基站能够支持数千甚至上万的5g终端，解决了传统life tag人员落水无线报警系统的基站支持的触发器设备有限的技术问题。
37、2、海拔判定条件设定为：在设定时长a内，海拔一直下降且平均下降幅度大于设定的门限海拔。如此，能够避免诸如在快速下楼或跌倒时产生落水误报的问题，提高人员落水检测准确率，降低误报和漏报率。
38、3、上行信号判定条件设定为：在设定时长b内，上行信号平均接收功率小于设定的上行信号门限功率，且设定时长大于设定时长a；下行信号判定条件设定为：在设定时长c内，ssb平均接收功率小于设定的ssb门限功率，且设定时长b大于设定时长a。
39、如此，能够避免人员在诸如经过金属构件时5g信号强度受到影响而导致人员落水误报的问题，提高人员落水检测准确率，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，人员携带5G终端，且：
2.根据权利要求1所述的一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，所述海拔判定条件为：
3.根据权利要求2所述的一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，所述上行信号判定条件为：
4.根据权利要求3所述的一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，所述下行信号判定条件为：
5.根据权利要求4所述的一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，所述设定时长B与所述设定时长C相等。
6.根据权利要求5所述的一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，人员落水信息A的可信度权重记为W1，人员落水信息B可信度权重记为W2，人员落水信息C的可信度权重记为W3，可信度权值总和记为W；
7.根据权利要求6所述的一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，W1与W2之和大于所述门限可信度，W1与W3之和小于所述门限可信度，W2与W3之后小于所述门限可信度。
8.根据权利要求6或7所述的一种基于5G的人员落水综合检
9.根据权利要求1所述的一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，落水综合检测服务器在真实落水可能性P大于预设的门限值时，判定人员落水，P根据下式计算：
10.根据权利要求9所述的一种基于5G的人员落水综合检测方法，其特征在于，在落水综合检测服务器利用贝叶斯定理推断P(1)、P(2)和P(3)之前，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于5g的人员落水综合检测方法，其特征在于，人员携带5g终端，且：
2.根据权利要求1所述的一种基于5g的人员落水综合检测方法，其特征在于，所述海拔判定条件为：
3.根据权利要求2所述的一种基于5g的人员落水综合检测方法，其特征在于，所述上行信号判定条件为：
4.根据权利要求3所述的一种基于5g的人员落水综合检测方法，其特征在于，所述下行信号判定条件为：
5.根据权利要求4所述的一种基于5g的人员落水综合检测方法，其特征在于，所述设定时长b与所述设定时长c相等。
6.根据权利要求5所述的一种基于5g的人员落水综合检测方法，其特征在于，人员落水信息a的可信度权重记为w1，人员落水信息b可信度权重记为w2，人员落...
【专利技术属性】
技术研发人员：白天明，朱博，田成富，解嘉宇，杨文芳，李聪颖，
申请(专利权)人：中国人民解放军九一九七七部队，
类型：发明
国别省市：
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