救生员的AI助手 | Mixlab人工智能
来源 I 无界社区mixlab 2020-10-18 21:41:30
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今天讨论的话题是

#溺水检测#




根据世界卫生组织(WHO)的数据,溺水是造成意外死亡的第三大原因,全球每年估计有320,000人死亡。


这种情况很大程度上可以用现有的技术来改善,以挽救更多的生命。


溺水检测可以结合机器学习和计算机视觉进行实时检测溺水的人,进而做出有效的警报和响应。


最容易发生意外的场景主要有三个:游泳池、海岸、水库。

其中游泳池和海岸、水库的检测技术可能稍微有些区别。



泳池

用Raspberry Pi搭配相机就可以进行简单的溺水对象检测算法实现,推荐使用YOLO来做,最大的特点是运行速度很快,消耗资源较低。


YOLO3的性能表现


此项目的方法是首先检测一个人,并将这个人进行框选。

程序会将该矩形(人的)位置的中心储存在内存中,并将其与该人的行为动作进行实时分析,若在水下持续5秒钟的非正常动作,则会不断报警,并通知救生员。

如果人的中心在水上,则显示“Normal”。


做一些研究后,会发现有人溺水时,他们倾向于保持垂直姿势,试图将头保持在水位之上。但是还仍需要检测和分析一直逗留水中的人,以免造成错失。


海岸 or 水库

在这些地方因为无法做到从水中观察检测,所以主要检测人在水面上的游泳行为。

例如:奋力拍打水面、在一段时间后无法检测到此人......


该技术可以利用一些已经使用的监控相机来做智能分析,做到智能化防范。




?

快来和MixLaber们一起实验吧 ~

https://github.com/Nico31415/Drowning-Detector







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