婴幼儿溺水预警方法及系统与流程

1.本发明是有关于视频监控领域，尤其涉及一种婴幼儿溺水预警方法及系统。


背景技术：

2.全世界的0到6岁婴幼儿的头号杀手不是婴幼儿猝死症，也不是交通事故的意外死亡，而是溺水死亡。只要是有水的地方，不管是浴缸、马桶、蓄水池、池塘或泳池，幼童就有可能因为溺水而死亡，尤其是0到6岁的婴幼儿，当遇到溺水池时几乎毫无自救之力。
3.目前大部分的人都是采用以下两种方式预防幼童溺水:(1)婴幼儿洗澡或游泳时实时照护，寸步不离，不留婴幼儿独自留在有水的地方；(2)学会游泳并传授相关水中安全知识或是参加婴幼儿游泳课的亲子活动。然而，这两种方式还是存在致命缺点。第1种方法的缺点是:如果遇到突发事情，如接电话、转身取物、或让未成年人看管婴幼儿等等，只要几秒钟或几分钟都可能造成无法挽回的悲剧，因为大脑缺氧5分钟将回天乏术或造成永久性脑损伤；第2种方法的缺点是:照护者自以为幼儿会游泳了，转身离开几分钟或者玩手机，幼儿可能已经游到深水区而无法自救。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种婴幼儿溺水预警方法及系统，可以在预测婴幼儿会发生溺水危险时提前示警。
5.本发明一实施例提供一种婴幼儿溺水预警方法，该方法包括以下步骤:接收视频图像序列；根据颜色分类，将图像序列中颜色相近的像素组成至少一个区块；判断该至少一个区块的形状是否为人形；当判断该至少一个区块的形状为人形时，进一步判断该人形是否为婴幼儿；当判断该人形为婴幼儿时，确定至少一个目标；对该至少一个目标进行跟踪定位与游泳动作预测；判断预测的游泳动作是否为溺水动作；以及当判断该预测的游泳动作为溺水动作时，触发报警程序。
6.本发明一实施例还提供一种婴幼儿溺水预警系统，所述系统包括:摄像装置，用于采集视频；以及监视系统，用于实现所述的婴幼儿溺水预警方法。
7.相较于现有技术，本发明提供的婴幼儿溺水预警方法及系统，以婴幼儿为目标，可以同时进行至少一个目标的跟踪定位与溺水预警。
附图说明
8.图1为根据本发明一实施例的婴幼儿溺水预警系统的方块图。
9.图2为根据本发明一实施例的婴幼儿溺水预警方法的流程图。
10.图3为根据本发明一实施例的人形与婴幼儿判断的流程图。
11.图4为根据本发明一实施例的图像分析处理的示意图。
12.图5为根据本发明一实施例的溺水动作的示意图。
13.主要元件符号说明
[0014][0015]
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
[0016]
为了便于本发明技术领域的技术人员理解和实施本发明，下面结合附图与实施例对本发明进一步的详细描述，应当理解，本发明提供许多可供应用的发明概念，其可以多种特定型式实施。本发明技术领域的技术人员可利用这些实施例或其他实施例所描述的细节及其他可以利用的结构，逻辑和电性变化，在没有离开本发明的精神与范围之下以实施发明。
[0017]
本发明说明书提供不同的实施例来说明本发明不同实施方式的技术特征。其中，实施例中的各组件的配置是为说明之用，并非用以限制本发明。且实施例中图式标号的部分重复，是为了简化说明，并非意指不同实施例之间的关联性。其中，图标和说明书中使用的相同的组件编号表示相同或类似的组件。本说明书的图示为简化的形式且并未以精确比例绘制。
[0018]
再者，在说明本发明一些实施例中，说明书以特定步骤顺序说明本发明的方法以及(或)程序。然而，由于方法以及程序并未必然根据所述的特定步骤顺序实施，因此并未受限于所述的特定步骤顺序。本发明技术领域的技术人员可知其他顺序也为可能的实施方式。因此，于说明书所述的特定步骤顺序并未用来限定申请专利范围。再者，本发明针对方法以及(或)程序的申请专利范围并未受限于其撰写的执行步骤顺序，且本发明技术领域的技术人员可了解调整执行步骤顺序并未跳脱本发明的精神以及范围。
[0019]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。
[0020]
请参阅图1，所示为本发明一实施例中婴幼儿溺水预警系统100的方块图。该系统100包括监视系统110以及至少一个摄像装置120。本领域技术人员应该了解，图1示出的系统100的组成并不构成本发明实施例的限定，图1中所示的系统100被简化以便于描述，在不同的实施例中，可以包括比图示更少或更多的设备/装置组成。
[0021]
在一实施例中，监视系统110可以包括一个或多个计算器装置，并经由有线或无线方式与至少一个摄像装置120通信连接。
[0022]
在一实施例中，摄像装置120用于采集视频，并将采集到的视频实时地传输到监视系统110，以进行存储和处理。
[0023]
在一实施例中，监视系统110的一个或多个处理器在接收到视频后，执行监视系统110的任务，例如，婴幼儿溺水预警方法。
[0024]
在一实施例中，摄像装置120设置于泳池的周围，具体的设置数量与位置是根据泳池的大小、泳区划分与周围环境而决定。摄像装置120主要用于监视整个泳池的状况，包含是否有人离开或进入泳池。
[0025]
在一实施例中，系统100的管理者需要输入初始数据，包括:泳池的泳区划分、泳池及各泳区的大小。系统100根据初始数据建立初始坐标系。
[0026]
在一实施里中，系统100的管理者还需要输入训练数据，包括游泳动作数据、溺水动作数据以及人成长阶段数据，包括肤色及身高等。
[0027]
请参阅图2，所示为本发明一实施例中的婴幼儿溺水预警方法的流程图，方法可由图1中的系统100实现，主要包括以下步骤:
[0028]
步骤s201，接收视频图像序列。
[0029]
步骤s202，根据颜色分类，将图像序列中颜色相近的像素组成至少一个区块。
[0030]
步骤s203，判断该至少一个区块的形状是否为人形。当判断该至少一个区块的形状为人形时，执行步骤s204，否则，返回步骤s201。
[0031]
步骤s204，判断该人形是否为婴幼儿。当判断该人形为婴幼儿时，反执行步骤s205，否则，返回步骤s201。
[0032]
步骤s205，确定至少一个目标。
[0033]
步骤s206，对该至少一个目标进行跟踪定位与游泳动作预测。
[0034]
步骤s207，判断预测的游泳动作是否为溺水动作。当判断该预测的游泳动作为溺水动作时，执行步骤s208，否则，返回步骤s206。
[0035]
步骤s208，触发报警程序。
[0036]
在一实施例中，步骤s202到步骤s204可经由下述方式实现:
[0037]
监视系统110还包括颜色分类器。监视系统110经由颜色分类器提取肤色区块，判断该肤色区块的形状是否为人形；当判断该肤色区块的形状为人形时，进一步根据人形大小与脸部特征，判断是否为人类且为婴幼儿。
[0038]
在一例中，颜色分类器可用于提取与世界人种主要肤色颜色相近的像素区块。在一例中，世界人种主要肤色包括:黄色、黑色、棕色、白色与蓝色。
[0039]
在另一实施例中，步骤s202到步骤s204的具体流程步骤如图3所示。
[0040]
步骤s301，将接收到的图像序列分解为若干像素值。
[0041]
步骤s302，通过与世界人种主要肤色比对，得到差值相近的像素点集合,
[0042]
组成肤色区块。
[0043]
步骤s303，将原始图像经由预处理程序得到类人形区块。
[0044]
具体的，预处理程序包括:灰度图转换、边沿检测以及形态学腐蚀。
[0045]
步骤s304，将肤色区块与类人形区块合并，得到精准的人形区块。
[0046]
步骤s305，提取人形区块大小，比对人体模型，判断是否为婴幼儿。
[0047]
如图4所示，原始图像401经由颜色分类器可提取出肤色区块402、经由预处理程序可提取出类人形区块403，将肤色区块402及类人形区块403合并即可得到精准的人形区块404。
[0048]
在一实施例中，当在步骤s305中判断人形区块为婴幼儿时，可以进一步提取脸部特征，监控五官状态，判断是否存在立即性危险。当判断存在立即性危险时，实时触发报警程序。具体的，根据脸部特征判断五官是否清晰，有无外来物覆盖嘴巴或鼻子，造成呼吸困难的立即性危险。
[0049]
在一实施例中，步骤s206还可以包括，判断该至少一目标是否到达该泳池的深水区，当判断该至少一目标到达该泳池的深水区时，触发报警程序。
[0050]
在一实施例中，步骤s206使用贝叶斯模型对该至少一个目标进行跟踪定位与游泳动作预测。
[0051]
具体的，假设该至少一目标在泳池中进行匀速运动。令该至少一目标当前位置的横坐标为p
x
、纵坐标为py、线速度为v、方向角为方向角速度为ω，对该至少一目标进行跟踪定位。其中，手臂动作d、脸部特征s，则观察的运动模型可以用下式表示:
[0052][0053]
其中，k＝0,1,2,3,...,k-1时刻，q
k-1
为观察噪声，a为滤波器权数，b为噪声系数。因此，该至少一目标的游泳状态可以表示以下式:
[0054]qk-1
～n(0,q)，其中，对应的参数分别如下:
[0055]
q2和q1是过程噪声在各个方向的连续时间方差。
[0056]
令状态参数为:划水状态b、头部姿势状态γ、脸部状态m，则状态方程式可以以下式表示:
[0057]rk
～n(0,r)，其中，对应的参数分别如下:
[0058]
其中，σ
12
和σ
22
是每个坐标对应的观测噪声方差。
[0059]
因此，该至少一个目标的观测模型和动态模型分别如下:
[0060]
观测模型:
[0061]
动态模型(又为状态转移概率):rk～n(0,r)；
[0062]
初始化:初始状态的先验分布为p(x0|y0)；
[0063]
预测步:利用前k-1个时刻图像序列观测x
1:k-1
状态以估计第k个时刻的动态yk，根据全概率公式或ck方程，得到:
[0064]
p(yk|x
1:k-1
)＝∫p(yk|y
k-1
)p(y
k-1
|x
1:k-1
)dy
k-1
；
[0065]
更新步:利用预测以及新加入的第k个观测值，结合贝叶斯公式可得:
[0066]
其中，zk＝∫p(xk|yk)p(yk|y
1:k-1
)dyk；
[0067]
预测步:先求联合分布和联合密度，根据条件概率得到:p(yk,y
k-1
|x
1:k-1
)＝p(yk|y
k-1
,x
1:k-1
)p(y
k-1
|x
1:k-1
)；
[0068]
根据马尔科夫模型可求得:p(yk,y
k-1
|x
1:k-1
)＝p(yk|y
k-1
)p(y
k-1
|x
1:k-1
)；
[0069]
再对y
k-1
积分，即可得到边缘概率密度:p(yk,y
k-1
|x
1:k-1
)＝∫p(yk|y
k-1
)p(y
k-1
|x
1:k-1
)dy
k-1
；
[0070]
根据条件概率展开得:p(yk,yk|x
1:k-1
)＝p(xk|yk,x
1:k-1
)p(yk|x
1:k-1
)；
[0071]
根据条件独立性得:p(yk,yk|x
1:k-1
)＝p(xk|yk)p(yk|x
1:k-1
)；
[0072]
求得边界密度函数为:p(yk|x
1:k-1
)＝∫p(xk|yk)p(yk|y
1:k-1
)dyk；
[0073]
最后求得条件密度函数为:
[0074]
通过上述步骤，可以利用该至少一个目标的前k-1个时刻图像序列中的游泳动作作为观测模型，预测第k个时刻的游泳动作。
[0075]
婴幼儿发生溺水的时候，几乎没有机会喊救命，因为他们的头脸已经在水里，加上呛水和紧张使得他们发生溺水的时候挣扎也不能使头脸露出水面，造成5分钟内就无法挣扎了，从而造成悲剧的发生。分析多个事故发生的多个视频，发现婴幼儿溺水时主要有两组溺水动作，如图5所示:
[0076]
第一组溺水动作501包括动作特征:开始时双手和头在水面上划动，接着因紧张划水浮身无效后，头和身体沉到水面下，仅伸手掌在水面上划动直到沉底。第一组溺水动作501通常发生在没有防护的婴幼儿身上或者防护离开婴幼儿身上之后发生。
[0077]
第二组溺水动作502:开始坐在游泳圈内，因发生侧翻，婴幼儿头脸靠近水面，在挣扎过程中婴幼儿双腿逐渐朝上。第二组溺水动作502通常发生在有防护的婴幼儿身上。
[0078]
在一实施例中，步骤s207中的溺水动作包括第一组溺水动作及第二组溺水动作。当该至少一个目标有穿戴游泳圈，判断预测的游泳动作是否为第一组溺水动作；当该至少一个目标无穿戴游泳圈，判断预测的游泳动作是否为第二组溺水动作。
[0079]
具体的，当预测的游泳动作为手臂频繁拍打水面、划水动作密集、头部频繁露出水面，但脸部特征因为有水覆盖而不清楚，且该游泳动作持续预设时长时，监视系统110判断该预测的游泳动作为第一组溺水动作的第一阶段。在一实施例中，当监视系统110判断该预测的游泳动作为第一组溺水动作的第一阶段时，获取该至少一目标的当前位置并触发提前报警程序。在本实施例中，提前报警程序为发送警报信息给救生人员，其中，警报信息包含该至少一目标的当前位置。
[0080]
在一实施例中，监视系统110提前报警后，持续判断预测的游泳动作是否为溺水动作，当预测的游泳动作为头部在水面下达预设时长时，监视系统110判断该预测的游泳动作为第一组溺水动作的第二阶段，此时婴幼儿有立即的溺水死亡危险，执行步骤s208。
[0081]
在一实施例中，默认时长可由系统100的管理者根据实际需求情况设定，例如，设定为一分钟。
[0082]
在一实施例中，步骤s208中的默认报警程序包括发出警报声以及发送警报信息给相关人员，其中，警报信息包含该至少一目标的当前位置。
[0083]
当该至少一个目标有穿戴游泳圈，且预测的游泳动作为上身倾斜，此时，监视系统110判断该预测的游泳动作为第二组溺水动作的第一阶段。在一实施例中，当监视系统110判断该预测的游泳动作为第一组溺水动作的第一阶段时，获取该至少一目标的当前位置并触发提前报警程序。在本实施例中，提前报警程序为发送警报信息给救生人员，其中，警报信息包含该至少一目标的当前位置。
[0084]
在一实施例中，监视系统110提前报警后，持续判断预测的游泳动作是否为溺水动作，当预测的游泳动作为婴幼儿腿部动作频繁，且发生侧翻，头部贴水，监视系统110判断该预测的游泳动作为第二组溺水动作的第二阶段，此时婴幼儿有立即的溺水死亡危险，执行步骤s208。
[0085]
总结来说，上述婴幼儿溺水预警方法及系统，以婴幼儿为目标，可以同时进行至少一个目标的跟踪定位与游泳动作预测，当预测的游泳动作符合溺水动作时，立即触发报警，让溺水悲剧不再发生
[0086]
值得注意的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤:接收视频图像序列；根据颜色分类，将图像序列中颜色相近的像素组成至少一个区块；判断该至少一个区块的形状是否为人形；当判断该至少一个区块的形状为人形时，进一步判断该人形是否为婴幼儿；当判断该人形为婴幼儿时，确定至少一个目标；对该至少一个目标进行跟踪定位与游泳动作预测；判断预测的游泳动作是否为溺水动作；以及当判断该预测的游泳动作为溺水动作时，触发报警程序。2.如权利要求1所述的婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，所述判断该至少一个区块的形状是否为人形还包括以下步骤:提取肤色区块，判断该肤色区块的形状是否为人形。3.如权利要求1所述的婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，所述当判断该至少一个区块的形状为人形时，进一步判断该人形是否为婴幼儿还包括以下步骤:根据该人形的大小与脸部特征，判断是否为人类且为婴幼儿。4.如权利要求1所述的婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，所述当判断该人形为婴幼儿时还包括以下步骤:提取脸部特征，监控五官状态，根据所述脸部特征判断有无外来物覆盖嘴巴或鼻子，存在立即性危险；以及当判断有外来物覆盖嘴巴或鼻子，存在立即性危险时，触发报警程序。5.如权利要求1所述的婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，所述对该至少一个目标进行跟踪定位与游泳动作预测还包括以下步骤:判断该至少一目标是否到达泳池的深水区，当判断该至少一目标到达泳池的深水区时，触发报警程序。6.如权利要求1所述的婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，所述对该至少一个目标进行跟踪定位与游泳动作预测还包括以下步骤:使用贝叶斯模型，利用该至少一个目标的前k-1个时刻图像序列中的游泳动作作为观测模型，预测第k个时刻的游泳动作。7.如权利要求1所述的婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，所述溺水动作包括第一组溺水动作和第二组溺水动作。8.如权利要求7所述的婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，所述第一组溺水动作包括动作特征:开始时双手和头在水面上划动，接着头和身体沉到水面下，手掌在水面上划动。9.如权利要求7所述的婴幼儿溺水预警方法，其特征在于，所述第二组溺水动作包括动作特征:侧翻，头脸靠近水面，双腿逐渐朝上。10.一种婴幼儿溺水预警系统，其特征在于，所述系统包括:摄像装置，用于采集视频；以及监视系统，用于实现如权利要求1至9中任意一项所述的婴幼儿溺水预警方法。

技术总结
一种婴幼儿溺水预警方法，该方法包括:接收监控的视频图像序列，根据颜色分类组成至少一个区块，判断该至少一个区块是否为人形且是否为婴幼儿。确定至少一个婴幼儿为目标进行根据跟踪定位及游泳动作预测，当预测的游泳动作符合溺水动作时，触发报警程序。本发明还提供实现该婴幼儿溺水预警方法的系统。本发明可以预测至少一个目标的游泳动作并进行溺水示警。预测至少一个目标的游泳动作并进行溺水示警。预测至少一个目标的游泳动作并进行溺水示警。


技术研发人员：刘东林 陆菊兰
受保护的技术使用者：南宁富联富桂精密工业有限公司
技术研发日：2022.03.09
技术公布日：2023/9/20