一种基于机器视觉的智能海滩安全防护方法及系统

技术特征：
1.一种基于机器视觉的智能海滩安全防护方法，其特征在于，所述方法包括：步骤s1、控制摄像机按照预设的时间间隔对海滩进行图片采集，获得海滩图片；步骤s2、将获得的所述海滩图片输入潮汐分析模型，获得所述海滩的潮汐情况；其中，所述潮汐分析模型基于接收到的当前海滩图片和所述当前海滩图片之前预设张数的过往海滩图片对海滩的所述潮汐情况进行判断，所述潮汐情况包括涨潮、退潮以及海潮到达沙滩的位置；步骤s3、根据所述海滩的所述潮汐情况和所述当前海滩图片，将所述海滩划分为风险区和非风险区；步骤s4、将所述摄像机的监控资源按照预设比例分配给所述风险区和所述非风险区；其中，所述风险区获得的监控资源大于所述非风险区获得的监控资源；步骤s5、在监控资源分配后，对所述摄像机采集到的所述海滩图片进行游客识别，获得游客行为；步骤s6、将所述游客行为输入风险行为识别模型以判断所述游客行为是否属于风险行为；响应于所述游客行为属于所述风险行为，则发出告警提示；响应于所述游客行为不属于所述风险行为，则正常工作。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能海滩安全防护方法，其特征在于，所述潮汐分析模型的训练步骤包括：向所述潮汐分析模型输入第一训练海滩图片和所述第一训练海滩图片对应的海潮抵达沙滩的位置，以使所述潮汐分析模型获得所述第一训练海滩图片和所述第一训练海滩图片对应的海潮抵达沙滩的位置之间的第一关系；向所述潮汐分析模型输入第二训练海滩图片，以使所述潮汐分析模型根据所述第一关系获得所述第二训练海滩图片对应的海潮抵达沙滩的训练位置；判断所述第二训练海滩图片对应的海潮抵达沙滩的所述训练位置是否与准确；响应于所述潮汐分析模型的准确率达到预设值，完成对所述潮汐分析模型的训练。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能海滩安全防护方法，其特征在于，所述步骤s2包括：向所述潮汐分析模型输入所述当前海滩图片和所述当前海滩图片之前预设张数的过往海滩图片，获得所述当前海滩图片和所述过往海滩图片对应的海潮抵达沙滩的位置；根据所述当前海滩图片和所述过往海滩图片对应的海潮抵达沙滩的位置，判断所述海滩处于涨潮或退潮。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能海滩安全防护方法，其特征在于，所述步骤s3包括：响应于所述潮汐情况为退潮，将所述当前海滩图片中的深海区划分为风险区，其它区域划分为非风险区域；或响应于所述潮汐情况为涨潮，将所述当前海滩图片中的礁石区划分为风险区，其它区域划分为非风险区域。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能海滩安全防护方法，其特征在于，所述步骤s4包括：将所述风险区定义为敏感区，将所述非风险区定义为非敏感区；
将所述摄像机的码率资源和像素资源分配给所述敏感区大于所述非敏感区。6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能海滩安全防护方法，其特征在于，所述对所述摄像机采集到的所述海滩图片进行游客识别，获得游客行为，包括：对所述摄像机采集到的所述海滩图片进行人物轮廓识别，获得游客轮廓；将图像识别资源集中与所述游客轮廓上，获得所述游客轮廓的人体关节点位置；根据所述人体关节点位置及所述人体关节点的连线，获得所述游客行为。7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能海滩安全防护方法，其特征在于，所述将所述游客行为输入风险行为识别模型以判断所述游客行为是否属于风险行为，包括：将所述游客行为输入风险行为识别模型以判断所述游客行为是否属于风险行为；其中，所述风险行为识别模型进行单个行为判断，判断当前游客行为是否属于风险行为，所述当前游客行为为所述风险行为识别模型最新接收到的所述游客行为。8.根据权利要求1的基于机器视觉的智能海滩安全防护方法，其特征在于，所述将所述游客行为输入风险行为识别模型以判断所述游客行为是否属于风险行为，包括：将所述游客行为输入风险行为识别模型以判断所述游客行为是否属于风险行为；其中，所述风险行为识别模型进行系列行为判断，所述风险行为识别模型判断当前游客行为和所述当前游客行为之前预设个数的过往游客行为组成的系列游客行为是否属于风险行为，所述当前游客行为为所述风险行为识别模型最新接收到的所述游客行为。9.一种基于机器视觉的智能海滩安全防护系统，其特征在于，所述系统包括：摄像机、潮汐分析模型、风险行为识别模型以及mcu控制器；所述摄像机，用于采集海滩图片；所述潮汐分析模型，用于对潮汐情况进行判断；所述风险行为识别模型，用于判断所述游客行为是否属于风险行为；所述mcu控制器包括：图片采集单元、潮汐分析单元、风险划分单元、监控资源分配单元、行为识别单元、风险行为判断单元、告警单元；所述图片采集单元，用于控制所述摄像机按照预设的时间间隔对海滩进行图片采集，获得海滩图片；所述潮汐分析单元，用于将获得的所述海滩图片输入潮汐分析模型，获得所述海滩的潮汐情况；其中，所述潮汐分析模型基于接收到的当前海滩图片和所述当前海滩图片之前预设张数的过往海滩图片对海滩的所述潮汐情况进行判断，所述潮汐情况包括涨潮、退潮以及海潮到达沙滩的位置；所述风险划分单元，用于根据所述海滩的所述潮汐情况和所述当前海滩图片，将所述海滩划分为风险区和非风险区；所述监控资源分配单元，用于将所述摄像机的监控资源按照预设比例分配给所述风险区和所述非风险区；其中，所述风险区获得的监控资源大于所述非风险区获得的监控资源；所述行为识别单元，用于在监控资源分配后，对所述摄像机采集到的所述海滩图片进行游客识别，获得游客行为；所述风险行为判断单元，用于将所述游客行为输入风险行为识别模型以判断所述游客行为是否属于风险行为；所述告警单元，用于响应于所述游客行为属于所述风险行为，则发出告警提示；响应于
所述游客行为不属于所述风险行为，则正常工作。10.根据权利要求9基于机器视觉的智能海滩安全防护系统，其特征在于，所述潮汐分析模型包括训练模块，所述训练模块包括：第一训练单元、第二训练单元、训练准确判断单元、训练完成单元；所述第一训练单元，用于向所述潮汐分析模型输入第一训练海滩图片和所述第一训练海滩图片对应的海潮抵达沙滩的位置，以使所述潮汐分析模型获得所述第一训练海滩图片和所述第一训练海滩图片对应的海潮抵达沙滩的位置之间的第一关系；所述第二训练单元，用于向所述潮汐分析模型输入第二训练海滩图片，以使所述潮汐分析模型根据所述第一关系获得所述第二训练海滩图片对应的海潮抵达沙滩的训练位置；所述训练准确判断单元，用于判断所述第二训练海滩图片对应的海潮抵达沙滩的所述训练位置是否与准确；所述训练完成单元，用于响应于所述潮汐分析模型的准确率达到预设值，完成对所述潮汐分析模型的训练。

技术总结
本发明公开了一种基于机器视觉的智能海滩安全防护方法及系统，其中方法包括：控制摄像机按照预设的时间间隔对海滩进行图片采集，获得海滩图片；将获得的海滩图片输入潮汐分析模型，获得海滩的潮汐情况；根据海滩的潮汐情况和当前海滩图片，将海滩划分为风险区和非风险区；将摄像机的监控资源按照预设比例分配给风险区和非风险区；风险区获得的监控资源大于非风险区获得的监控资源；在监控资源分配后，对摄像机采集到的海滩图片进行游客识别，获得游客行为；将游客行为输入风险行为识别模型以判断游客行为是否属于风险行为；响应于游客行为属于风险行为，则发出告警提示。本发明提高了风险行为识别准确率和安全防护效率，保障游客生命安全。客生命安全。客生命安全。


技术研发人员：张永爱 肖智阳 林坚普 林志贤 王栋 廖礼钊 吴则仕 吴镇城
受保护的技术使用者：福州大学
技术研发日：2021.12.15
技术公布日：2022/4/29