生命高于一切。在国家经济日益繁荣的背景下,人们对物质和精神生活的要求也都有所提高,闲暇之余,在校园和公园等湖泊边总能看到人们的身影,不幸的是,因各种原因导致的人员意外落水事故时有发生。而目前对于人员落水的救援设施都属于被动救援设施,只能被动发现和人为救援,发现时间晚,救援不及时,导致落水人员容易出现溺水而亡的问题。为此,本文提出了一种湖边落水智能识别及定位救援系统,利用这一主动救援设施,在以预防为主的情况下,可以及时发现人员落水,同时发出警报,并在第一时间自动向落水者弹出绳索展开救援,挽救宝贵的生命。本论文针对湖边应用场景,以基于深度学习的人员图像识别技术为基础,通过一种实用的落水人员定位算法,利用安装在湖边的自动救援装置,对湖边意外落水的人员进行主动救援。首先,结合运动检测和PSPNet深度学习模型对湖边危险区域进行行人检测,利用图像处理技术对行人进行质心求解,计算质心到湖边轮廓的距离以判断行人是否落水,得到落水者质心的像素位置;接着根据湖面环境,推导出一种基于平面的定位算法,通过落水者的像素位置即可得到落水者相对摄像头的实际位置;最后设计了一套自动救援装置,以步进电机控制方向,弹簧的弹力作为动力,根据由监控中心发出的落水位置信息自动向落水者的方向快速弹出绳索加以施救。通过搭建实验平台对系统进行测试,使用笔记本电脑作为监控中心,荣耀V20手机录制落水视频,其中摄像头焦距为26 mm,分辨率为1280*720,能对20 m范围内进行准确识别;落水人员定位算法在20 m内的距离平均绝对误差小于0.5 m,偏角平均绝对误差小于0.5。;当在湖边监控区域发现有人落水时,能及时发出警报并触发救援装置,在2秒内向落水点方向弹出救援绳索。实验结果表明,该系统具有主动性、快速性和精确性的特点,对减少湖边溺水事件具有重大意义。