【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于安全監控，特別涉及一種基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法、系統和設備。
技術介紹
1、溺水事件多發生在水庫，河流等水域，在這些地區，水情復雜，人員稀少，即便發生溺水事件也難以及時獲救。因此，對這些水域進行監控，禁止人員私自下水，是亟需解決的問題。
2、目前，水庫等環境難以配備專業的管理人員，且流域范圍廣而大，單個管理人員無法全流域全天候的監控管理。大部分水庫的攝像頭也沒有配備智能的檢測模型來監測私自下水等違法行為的發生。傳統的yolo模型在實時檢測人員下水，防溺水方面存在較大的誤差，水面上的目標可能會被其他物體部分或全部遮擋，導致可檢測的特征信息減少。目標可能只有一部分露出水面，使得從水面上獲取的完整信息不足。有些目標，特別是遠處的人員或小物體，在圖像中可能只占據很小的面積，難以被準確識別。這些因素共同增加了水面場景目標檢測的難度，需要進一步提高檢測的準確性和魯棒性。另外，現有檢測方式未有效劃分區域和險情，也會導致大量的誤檢發生。更重要的是，大多數檢測模型均僅具備檢測功能，進一步的施救手段仍需管理人員提供，在缺乏管理人員的情況下，僅檢測而不干預，對溺水事件的意義不大。
技術實現思路
1、為了克服上述現有技術的缺點，本專利技術的目的在于提供一種基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法、系統和設備，第一目的在于解決因未劃分區域導致的誤檢問題，第二目的在于解決現有模型難以準確識別小目標的問題，第三目的在于解決現有技術僅檢查無救生手段的問題，從而全方
2、為了實現上述目的，本專利技術采用的技術方案是：
3、本專利技術的第一方面，提供了一種基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法，包括如下步驟：
4、當判定有人員進入水域監測范圍，基于視覺傳感技術持續拍攝包含水庫邊緣在內的水域圖像；
5、對所述水域圖像進行尺寸調整和歸一化預處理后，采用yolov5算法獲取人員位置信息，根據位置信息判斷水域當前所屬狀態類型，包括正常狀態、預警狀態和報警狀態；所述正常狀態是指水庫中和水庫邊緣均無人員存在，所述預警狀態是指水庫邊緣有人員存在但水庫中無人員存在，所述報警狀態是指水庫中有人員存在；
6、根據狀態類型生成警報信息，通過物聯網發送至管理人員終端；
7、其中，當為報警狀態時，控制水面救生設備向人員位置坐標移動。
8、在一個實施例中，所述水域監測范圍，是距離水庫水面邊緣5米的范圍，所述水庫邊緣，是距離水庫水面邊緣2米的范圍，通過攝像頭采集人員信息，利用yolov5算法對人員進行定位，分析其與水庫邊緣距離，當距離小于2米，即可判斷有人進入水庫邊緣，同時在水面救生設備上安裝紅外傳感器，結合圖像傳感器探測結果，進行雙重保護，實時追蹤預警人員狀態。
9、在一個實施例中，所述采用yolov5算法獲取人員位置信息，實現方法如下：
10、首先將預處理后的水域圖像經過fcous層進行切片操作減少卷積計算量，隨后yolov5采用backbone網絡架構提取人體在水域圖像中的特征，包括形狀、空間關系、尺度、上下文和運動動作，所得特征進入neck模塊，通過特征金字塔網和路徑聚合網絡進行融合；融合后的特征進入head模塊進行最終的目標預測；其中所述backbone網絡架構中，以包含cbam或eca的模塊替換csp模塊。
11、在一個實施例中，為了更加精確提取人體在水域特征，本專利技術還將yolov5算法與mediapipe模型相結合，利用mediapipe模型獲取人體關鍵點信息，估計人體的姿態，判斷是否出現溺水現象。比如低頭，抬頭，張嘴，閉眼等溺水特征，以嘴部為例，根據嘴部關鍵點信息，計算嘴部長寬，從而判斷是否張嘴，張嘴次數等，如果發現異常，及時觸發報警裝置。
12、在一個實施例中，所述根據狀態類型生成警報信息，實現方法如下：
13、當前狀態為正常狀態時，保持靜默并持續監控；
14、當前狀態為預警狀態時，生成預警信息發送至管理人員終端由管理人員手動核實確認；
15、當前狀態為報警狀態時，生成報警信息發送至管理人員終端并發出警報，以驅離相應人員。
16、在一個實施例中，所述通過物聯網發送至管理人員終端，實現方法如下：
17、通過物聯網nb-iot傳輸警報信息，與管理人員終端進行數據交互。
18、在一個實施例中，所述水面救生設備包括漂浮承載單元、動力單元、控制單元和救生圈，所述漂浮承載單元漂浮于水域并承載其它各部分，其上加裝gps定位系統，方便求援人員確定溺水位置；所述控制單元接收管理人員終端發送的坐標信息，控制動力單元帶動水面救生設備向水庫中人員位置移動，所述救生圈通過電磁扣固定于漂浮承載單元，并通過救生繩索與漂浮承載單元相連，當水面救生設備移動至設定位置坐標時，所述控制單元控制電磁扣斷電釋放救生圈。
19、本專利技術的第二方面，還提供了一種基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警系統，用于實現第一方面所述的基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，包括：
20、圖像拍攝模塊，用于在人員進入水域監測范圍后基于視覺傳感技術持續拍攝包含水庫邊緣在內的水域圖像；
21、數據處理訓練識別模塊，用于水域圖像數據的清洗、標注和增強，以提高模型的泛化能力，訓練yolov5模型，利用所訓練模型對水域圖像中的人員目標進行實時檢測和識別；
22、物聯網傳輸模塊，用于將yolov5模型判斷結果傳輸到管理人員終端；
23、警報模塊，根據狀態類型生成警報信息，部署水面救生設備。
24、在一個實施例中，所述圖像拍攝模塊為漂浮于水面的全景攝像頭裝置；所述物聯網傳輸模塊為nb-iot通信模塊；所述數據處理訓練識別模塊使用的訓練數據集包含標注精準的水域人體圖像
25、本專利技術的第二方面，還提供了一種基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警設備，包括：
26、圖像采集設備，在人員進入水域監測范圍后基于視覺傳感技術持續拍攝包含水庫邊緣在內的水域圖像；
27、電子設備，包括存儲器及處理器，所述存儲器用于存儲計算機程序指令，所述處理器以所述水域圖像為輸入，并運行所述計算機程序指令以使所述電子設備執行本專利技術第一方面所述的基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法；
28、水面救生設備，漂浮于水面并承載所述圖像采集設備，與所述電子設備或管理人員終端通信，接收警報信息，當為報警狀態時，向人員位置坐標移動。
29、在一個實施例中，所述電子設備由所述水面救生設備承載，所述水面救生設備上還承載有電池或太陽能板，為各用電部分提供電力。
30、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
31、1、本專利技術通過劃分并定義水域監測范圍，不僅能更準確地進行目標檢測，而且能針對不同區域的情況做出不同警報，避免誤檢、漏檢，本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，所述水域監測范圍，是距離水庫水面邊緣5米的范圍，所述水庫邊緣，是距離水庫水面邊緣2米的范圍，通過攝像頭采集人員信息，利用YOLOv5算法對人員進行定位，分析其與水庫邊緣距離，當距離小于2米，即可判斷有人進入水庫邊緣，同時在水面救生設備上安裝紅外傳感器，結合圖像傳感器探測結果，實時追蹤預警人員狀態。
3.根據權利要求1所述基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，所述采用YOLOv5算法獲取人員位置信息，實現方法如下：
4.根據權利要求3所述基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，將YOLOv5算法與MediaPipe模型相結合，利用MediaPipe模型獲取人體關鍵點信息，估計人體的姿態，判斷是否出現溺水現象。
5.根據權利要求1所述基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，所述根據狀態類型生成警報信息，實現方法如下：>
6.根據權利要求1所述基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，所述水面救生設備包括漂浮承載單元、動力單元、控制單元和救生圈，所述漂浮承載單元漂浮于水域并承載其它各部分，其上加裝GPS定位系統；所述控制單元接收管理人員終端發送的坐標信息，控制動力單元帶動水面救生設備向水庫中人員位置移動，所述救生圈通過電磁扣固定于漂浮承載單元，并通過救生繩索與漂浮承載單元相連，當水面救生設備移動至設定位置坐標時，所述控制單元控制電磁扣斷電釋放救生圈。
7.一種基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警系統，用于實現權利要求1至6任一項所述的基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，包括：
8.根據權利要求7所述基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警系統，其特征在于，所述圖像拍攝模塊為漂浮于水面的全景攝像頭裝置；所述物聯網傳輸模塊為NB-IOT通信模塊；所述數據處理訓練識別模塊使用的訓練數據集包含標注精準的水域人體圖像。
9.一種基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警設備，其特征在于，包括：
10.根據權利要求9所述基于YOLOv5算法的水庫物聯網監控報警設備，其特征在于，所述電子設備由所述水面救生設備承載，所述水面救生設備上還承載有電池或太陽能板，為各用電部分提供電力。
...【技術特征摘要】
1.一種基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，所述水域監測范圍，是距離水庫水面邊緣5米的范圍，所述水庫邊緣，是距離水庫水面邊緣2米的范圍，通過攝像頭采集人員信息，利用yolov5算法對人員進行定位，分析其與水庫邊緣距離，當距離小于2米，即可判斷有人進入水庫邊緣，同時在水面救生設備上安裝紅外傳感器，結合圖像傳感器探測結果，實時追蹤預警人員狀態。
3.根據權利要求1所述基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，所述采用yolov5算法獲取人員位置信息，實現方法如下：
4.根據權利要求3所述基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，將yolov5算法與mediapipe模型相結合，利用mediapipe模型獲取人體關鍵點信息，估計人體的姿態，判斷是否出現溺水現象。
5.根據權利要求1所述基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征在于，所述根據狀態類型生成警報信息，實現方法如下：
6.根據權利要求1所述基于yolov5算法的水庫物聯網監控報警方法，其特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐微，葉禾霖，黃思絨，
申請(專利權)人：西安交通大學城市學院，
類型：發明
國別省市：
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