[发明专利]基于深度学习的水上救援机器人及落水检测方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的水上救援机器人及落水检测方法，包括摄像头监测单元、落水人员检测单元以及报警救援单元，摄像头监测单元与落水人员检测单元电性连接，报警救援单元包括储气罐、气囊、外壳体、密封舱体、两个推进器、四个螺旋桨和广播通知模块，外壳体包覆密封舱体，广播通知模块与落水人员检测单元电性连接，四个螺旋桨与两个推进器相配合，还提出一种如上述所述一种基于深度学习的水上救援机器人的落水检测方法，包括建立水中人员图像数据集；训练识别网络；利用摄像头监测单元和落水人员检测单元的相互配合，有效地提升了落水人员尽早被发现并得到援助的可能性，大大的减少了落水人员收到严重伤害的概率。

技术领域

本发明涉及水上救援以及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的水上救援机器人及落水检测方法。

背景技术

在日常生活中，数量巨大的公园人工湖、水库和湖泊的巡逻力度不大、安全措施不到位以及缺乏专业水上应急救援装置，尤其夏天，导致溺水死亡事故频繁发生。为了避免悲剧的发生，有些场景中已实现了水域状态的全天候监控，但是仍然需要有人对监控画面进行看守，这样做不仅费时费力，而且无法保证实时地对落水人员进行营救，故对落水人员的实时自动监测以及提高应急反应能力变得尤其重要。

目前针对落水人员的检测主要参考的是地面人体检测方法，使用传统的基于图像处理的落水人体检测面临着水域背景复杂、易受光照影响、倒影与真实落水情况难区分以及落水情况存在差异等问题。

发明内容

本发明为了解决现有技术中基于图像处理的落水人体检测因复杂水域情况导致准确率不足，无法及时帮助落水人员的问题，提出了一种基于深度学习的水上救援机器人及落水检测方法。

一种基于深度学习的水上救援机器人，包括摄像头监测单元、落水人员检测单元以及报警救援单元，所述摄像头监测单元设置于所述报警救援单元的上侧，并与所述落水人员检测单元电性连接，所述落水人员检测单元设置于所述报警救援单元的内部，并与所述报警救援单元固定连接，所述报警救援单元包括储气罐、气囊、外壳体、密封舱体、两个推进器、四个螺旋桨和广播通知模块，所述储气罐与所述气囊相配合，并设置于所述气囊的一侧，所述外壳体包覆所述密封舱体，并设置于所述摄像头监测单元的下侧，所述气囊设置于所述密封舱体的下方的前后两侧，两个所述推进器则设置于所述密封舱体的左右两侧，所述广播通知模块设置于所述密封舱体的内部，并与所述落水人员检测单元电性连接，四个所述螺旋桨设置于所述外壳体的四周，并与两个所述推进器相配合。

其中，所述外壳体具有两个推进槽和两个浮力腔，两个所述推进腔设置于所述外壳体的左右两侧，并均与所述推进器相契合，两个所述浮力腔设置于所述外壳体的上方的左右两侧，并与所述密封舱体连接。

其中，所述密封舱体包括上部密封体、密封罐和下部密封体，所述上部密封体与所述浮力腔连接，并设置于两个所述浮力腔之间，所述下部密封体设置于两个所述推进槽之间，并与所述上部密封体固定连接，所述密封罐设置于所述上部密封体与所述下部密封体的连接处，并包覆所述落水人员检测单元。

其中，所述摄像头监测单元包括红外摄像头和监控终端，所述红外摄像头设置于所述外壳体的上侧，所述监控终端与所述红外摄像头电性连接，并设置于外界。

其中，所述红外摄像头包括支撑柱和转动轴承，所述支撑柱设置于所述转动轴承的下侧，所述转动轴承设置于所述外壳体的上侧，并与所述支撑柱转动连接。

本发明还提出一种采用如上述所述的基于深度学习的水上救援机器人的落水检测方法，包括如下步骤：

摄像头监测单元利用红外摄像头对水面图像数据进行实时采集，并将视频图像传输至监控终端；

落水人员检测单元利用深度学习处理的检测网络对输入至监控终端的视频图像实时检测，若检测发现有落水人员，在视频图像中框定落水人员所在位置，并给出控制信号；