【摘 要】
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游泳素有“运动之王”的美称,健康益处多多,老少皆宜,但随之可能发生的溺水问题也带来危险。因此,近年来研究一套泳池的智能监控系统来保障泳池游泳人员的安全已经成为国内外研究人员关注的热门方向。目前该领域内基于视频图像的溺水检测算法都忽略了在溺水发生时候人体局部的特征,比如人在溺水之时挥动的手臂,在水面上下方浮沉的脑袋等等,大都只考虑人体整体的特征。为了快速而准确地识别泳池危险行为,本文在真实溺水视频的
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游泳素有“运动之王”的美称,健康益处多多,老少皆宜,但随之可能发生的溺水问题也带来危险。因此,近年来研究一套泳池的智能监控系统来保障泳池游泳人员的安全已经成为国内外研究人员关注的热门方向。目前该领域内基于视频图像的溺水检测算法都忽略了在溺水发生时候人体局部的特征,比如人在溺水之时挥动的手臂,在水面上下方浮沉的脑袋等等,大都只考虑人体整体的特征。为了快速而准确地识别泳池危险行为,本文在真实溺水视频的基础上,基于人体姿态估计框架Alphapose提出一种根据人体骨骼点信息来对游泳者进行状态判断的泳池溺水检测算法,具有快速、实时的特点。本文的主要工作包括以下四个方面:（1）利用骨骼点间的距离对重复识别的骨骼点进行去重。（2）利用匈牙利算法与KM算法对前后帧的骨骼点信息进行关联匹配,识别出前后帧的同一个人的骨骼点信息。（3）利用卡尔曼滤波对骨骼点进行预测与更新。（4）基于真实溺水视频综合分析骨骼点可被检率与头部骨骼点速度方差对人体的行为进行判断,识别溺水行为。最终的实验结果表明,本文算法在对游泳者状态进行判断之时具有较好的稳定性与准确性,在识别泳池中危险行为上具有优势。Alphapose是一个优秀的人体姿态估计框架,对人体的骨骼点信息提取较为准确。而从人体骨骼点轨迹中可以提取更具体的人体局部特征来对游泳者的行为进行更加准确的判断。
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