【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種人員落水檢測方法、系統和可讀介質，屬于圖像處理。
技術介紹
1、大量天然水域如河流、湖泊、海洋等缺少實時全面監管，導致存在人員溺水的可能性，而人員溺水黃金救援時間比較短暫，如不能第一時間發現溺水者，很容易導致溺水者傷亡。即使具有監控的水域，監管人員比如救生員也無法全天候看守，故急需自動進行人員落水檢測的方法和裝置。
2、現有技術中的自動進行人員落水檢測的方法通常通過提取攝像頭的視頻數據，再通過圖像識別算法實現。目前比較常用的圖像識別算法為yolo算法。例如yolov8算法，其是ultralytics的yolo的最新版本。作為一種前沿、最先進(sota)的模型，yolov8在之前版本的成功基礎上引入了新功能和改進，以提高性能、靈活性和效率。yolov8支持全范圍的視覺ai任務，包括檢測，分割，姿態估計，跟蹤和分類。這種多功能性使用戶能夠利用yolov8的功能應對多種應用和領域的需求。
3、以yolov8?算法為基礎的深度學習目標檢測模型的問題之一就是過于龐大，面臨著內存不足的問題，其次這些場景要求低延遲，或者說響應速度要快。傳統的yolov8，backbone采用的是比較復雜的c2f網絡結構，這使得模型計算量大幅度的增加，檢測速度較慢，應用受限，在某些應用場景如移動端或嵌入式設備，難以被應用。
技術實現思路
1、針對上述問題，本專利技術的目的是提出一種人員落水檢測方法、系統和可讀介質，通過改進yolov8算法，使其能夠有效地表示和處理多尺度特
2、為實現上述目的，本專利技術提出了以下技術方案：一種人員落水檢測方法，包括以下步驟：獲得待測水面的視頻或圖像；通過改進的yolov8模型，對所述水面的視頻或圖像進行分割，獲得水面掩碼；通過yolov7模型，在所述水面的視頻或圖像中進行行人檢測；若所述yolov7模型檢測到行人，且所述行人在分割的所述水面掩碼內，則判斷有人溺水，否則判斷為無人溺水。
3、進一步，所述改進的yolov8模型的neck部分由若干個雙向特征金字塔網絡組成。
4、進一步，所述雙向特征金字塔網絡為每個輸入特征添加一個額外的權重，并允許特征在自頂向下和自底向上兩個方向上進行融合。
5、進一步，所述權重為標量、向量或多維張量。
6、進一步，所述標量為圖像的特征，所述向量為每個通道的數據，所述多維張量為每個像素的數據。
7、進一步，所述改進的yolov8模型的neck部分由mobilenetv3網絡或revcolv1可逆網絡組成。
8、本專利技術還公開了一種人員落水檢測系統，包括：圖像獲取模塊，用于獲得待測水面的視頻或圖像；圖像分割模塊，用于通過改進的yolov8模型，對所述水面的視頻或圖像進行分割，獲得水面掩碼；行人檢測模塊，用于通過yolov7模型，在所述水面的視頻或圖像中進行行人檢測；溺水檢測模塊，用于在所述yolov7模型檢測到行人，且所述行人在分割的所述水面掩碼內，則判斷有人溺水，否則判斷為無人溺水。
9、進一步，所述改進的yolov8模型的neck部分通過若干個雙向特征金字塔網絡組成，所述雙向特征金字塔網絡為每個輸入特征添加一個額外的權重，并允許特征在自頂向下和自底向上兩個方向上進行融合。
10、本專利技術還公開了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行以實現上述任一項所述的人員落水檢測方法。
11、本專利技術的技術方案至少具有如下技術效果或優點：
12、1、本專利技術通過改進yolov8算法，使其能夠有效地表示和處理多尺度特征，從而能夠準確高效地對人員落水進行檢測。
13、2、本專利技術通過高效的雙向跨尺度連接和重復的塊結構，改進了準確度和效率之間的權衡bifpn通過雙向路徑允許特征信息在不同尺度間雙向流動，這種雙向流動可以看做是在不同尺度之間進行有效信息交換。這樣的設計旨在通過強化特征的雙向流動來提升特征融合的效率和有效性，從而提高目標檢測的性能。
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1.一種人員落水檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述改進的YOLOv8模型的Neck部分由若干個雙向特征金字塔網絡組成。
3.如權利要求2所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述雙向特征金字塔網絡為每個輸入特征添加一個額外的權重，并允許特征在自頂向下和自底向上兩個方向上進行融合。
4.如權利要求3所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述權重為標量、向量或多維張量。
5.如權利要求4所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述標量為圖像的特征，所述向量為每個通道的數據，所述多維張量為每個像素的數據。
6.如權利要求2-5任一項所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述改進的YOLOv8模型的Neck部分由MobileNetV3網絡或RevColV1可逆網絡組成。
7.一種人員落水檢測系統，其特征在于，包括：
8.如權利要求7所述的人員落水檢測系統，其特征在于，所述改進的YOLOv8模型的Neck部分通過若干個雙向特征金字塔網絡組成，所述雙向特征金字
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行以實現如權利要求1-6任一項所述的人員落水檢測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種人員落水檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述改進的yolov8模型的neck部分由若干個雙向特征金字塔網絡組成。
3.如權利要求2所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述雙向特征金字塔網絡為每個輸入特征添加一個額外的權重，并允許特征在自頂向下和自底向上兩個方向上進行融合。
4.如權利要求3所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述權重為標量、向量或多維張量。
5.如權利要求4所述的人員落水檢測方法，其特征在于，所述標量為圖像的特征，所述向量為每個通道的數據，所述多維張量為每個像素的數據。
6.如權利要...
【專利技術屬性】
技術研發人員：羅靜，任峰，王曉，毛少將，郭宇鵬，張麗，孫嘉琪，雷慶慶，李沛然，孫芯彤，
申請(專利權)人：通號通信信息集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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