人员落水智能感知与预警方法及系统与流程

本发明涉及海上安全管理，具体涉及人员落水智能感知与预警方法及系统。

背景技术：

1、在海上航行的过程中，船舶安全管理一直是一个重要的关注点。特别是针对人员落水事件，由于海上环境复杂多变，传统的安全监控手段在应对这类突发事件时存在诸多不足。传统的人工巡逻和监控方式依赖人力，存在反应迟缓、覆盖范围有限等问题，无法及时、准确地发现和预警落水事件。此外，在夜间和恶劣天气条件下，能见度降低，进一步增加了监控和救援的难度。

2、现有的技术方案主要集中在以下几个方面，但仍存在明显的不足：传统的监控设备在夜间和恶劣天气条件下效果不佳，无法提供清晰的图像和准确的预警信息，导致落水事件的检测延迟，错失最佳救援时机。现有的定位手段多依赖目视观察和粗略的坐标定位，难以提供精准的落水者位置数据，导致救援过程中耗时较长，成功率低。传统的救援方式依赖人工指挥和手动操作，救援响应速度较慢。在紧急情况下，无法迅速启动和执行高效的救援行动，增加了落水者的风险。现有的系统缺乏有效的数据分析和决策支持功能，无法通过智能分析历史数据和实时数据，优化预警和救援策略，提高系统的适应性和预警准确性。对可能存在危险行为的重点人群(如长时间逗留于边界处、不带行李等)缺乏有效的监控手段，无法提前预警和防范潜在的危险行为。传统的安全培训手段单一，缺乏模拟真实场景的应急演练，导致船员和乘客在突发事件中的应急反应能力和决策水平不高。

3、因此，迫切需要一种综合性的智能感知与预警系统，能够实时监控、精准定位、快速响应和高效救援人员落水事件，从而大大提升船舶在海上航行中的人员安全保障水平。

技术实现思路

1、为克服现有技术的不足，本发明提出人员落水智能感知与预警方法及系统，显著提升了船舶在海上航行中的人员安全保障水平，实现了对人员落水事件的全面感知、精准定位和高效救援。

2、为实现上述目的，本发明提供人员落水智能感知与预警方法，包括：

3、步骤s1：在船舶关键区域安装高分辨率红外摄像头和人员落水检测摄像机，实时监控并预警潜在落水行为。

4、步骤s2：在船舶预设位置布置浮力信标，监测到落水事件时释放信标标记落水者去向，优化搜救范围；

5、步骤s3：在监测到落水事件时，自动启动装备高清摄像头和热成像仪的无人机进行快速搜索和救援；

6、步骤s4：收集并分析摄像头、智能手环及传感器数据，利用机器学习技术优化预测模型，提高预警和系统适应性；

7、步骤s5：通过行为模式分析，识别并监控重点人群，提前预警并通知监控人员进行人工干预。

8、进一步地，步骤s1包括：

9、步骤s11：在船舶的关键区域，如船尾外侧和甲板边缘，安装高分辨率红外摄像头，这些摄像头能够在各种光线条件下(包括夜间和大雾天气)清晰捕捉图像。

10、步骤s12：在摄像机画面中绘制虚拟线圈，用于检测穿越行为。当旅客有危险动作(如身体探出栏杆、跳海动作)时，触发视频检测线，产生相应的越界告警。

11、步骤s13：告警信息通过网络回传至存储主机外接的显示屏，进行弹窗和声光提醒。驾驶室监控人员可以及时发现旅客的危险动作，并立即采取制止措施。

12、步骤s14：系统由人员落水检测摄像机、存储主机、接入交换机、声光报警器和驾驶室显示屏组成，所有设备通过网络连接，实现告警信息的实时传输和处理。

13、步骤s15：在夜间和能见度差的情况下，船员(如客运部服务员和值班水手)劝离旅客至客舱内集中活动。必要时，提高设备报警灵敏度，并确保旅客穿戴救生衣后才允许短暂离开客舱。

14、进一步地，步骤s2包括：

15、步骤s21：根据船舶结构和历史落水数据分析，选择多个预设位置布置浮力信标点位，确保覆盖所有可能的落水区域；

16、在每个预设点位上安装若干具备gps定位和洋流监测传感器的浮力信标，确保在监测到落水事件时能够迅速释放；

17、步骤s22：设计并部署自动释放装置，当人员落水检测摄像机或其他传感器检测到落水事件时，自动触发浮力信标释放；

18、离落水点最近的点位自动释放3倍于其他点位的浮力信标，确保标记覆盖更广区域；

19、浮力信标具备gps定位、加速度计、陀螺仪和洋流监测传感器，实时采集位置、洋流水速及方向等数据。数据通过无线网络实时传输至中央数据分析中心，确保搜救指挥人员获得最新信息；

20、步骤s23：使用卡尔曼滤波算法(kalman filter)融合浮力信标数据、船速和洋流信息，实时更新落水者的预测位置。利用轨迹卷积网络(trajectory cnn)等先进轨迹预测算法，预测落水者未来移动路径；

21、计算机将所有信标点位连线标记，设置为二级重点搜救范围。将落水点处的信标点位连线标记为一级重点搜救范围，确保精确搜救。根据数据拟合结果，计算落水点处信标点位的平均值，设置为预测优先救援点，并动态调整搜救策略；

22、步骤s24：智能浮力信标内置加速度计和陀螺仪，检测并记录信标在水中的运动状态和姿态，提供更丰富的动态信息。自发光功能：浮力信标具备自发光功能，在夜间和低能见度环境下更易被搜救人员发现；

23、浮力信标之间能够互相通信，形成网状结构，共享数据，提高定位精度。信标中继功能：当信标漂离船舶覆盖范围时，通过其他信标中继，将数据传回中央数据分析中心，确保数据不丢失；

24、在船舶的预设位置布置数个浮力信标点位，每个点位上放置若干浮力信标，用于模拟和标记落水者的去向；

25、步骤s25：当监测到落水事件时，立刻释放浮力信标。离落水点最近的点位释放3倍于其他点位的信标，以确保信标能有效标记落水者的移动方向；

26、步骤s26：计算机将所有信标点位连线标记，设置为二级重点搜救范围。将落水点处的信标点位连线标记为一级重点搜救范围，并拟合落水点处信标点位的坐标平均值，设置为预测优先救援点；

27、步骤s27：浮力信标具备传感器，实时监测洋流水速及方向，将数据传回中央数据分析中心，结合船速、经纬度、时间等信息，动态调整搜救范围和救援策略。

28、进一步地，步骤s3包括：

29、步骤s31：选择具备高清摄像头和热成像仪的救援无人机，确保在各种光线条件下均能清晰捕捉图像；

30、配置自动启动机制，当监测到落水事件时，无人机自动启动并飞向指定位置；

31、步骤s32：无人机上安装高清摄像头和热成像仪，实时捕捉并传输影像；无人机将捕捉到的实时影像传输至指挥中心，帮助精确定位落水者；

32、步骤s33：无人机自动飞向落水点，进行搜索和救援；无人机提供实时影像，指挥中心根据影像信息进行决策，并指导无人机进行进一步的救援操作；

33、步骤s34：无人机与浮力信标保持实时通信，利用信标传回的洋流和位置数据，精准定位落水者；无人机根据信标数据进行搜救，确保搜救行动的高效性和准确性。

34、进一步地，步骤s4包括：

35、步骤s41：配置中央数据分析中心，实时收集来自红外摄像头、智能手环、浮力信标及其他传感器的数据；利用大数据存储技术，管理和存储海量数据，确保数据的完整性和安全性；

36、步骤s42：开发并部署机器学习算法，分析历史数据和实时反馈，优化预测模型，提高预警的准确性；持续训练和调整模型，利用最新数据提高系统的适应性和预警能力；

37、步骤s43：构建数据整合平台，将各设备的数据实时整合，提供全面的决策支持；开发决策辅助系统，基于整合的数据进行分析和预测，提供最佳的搜救策略和方案；

38、步骤s44：建立反馈机制，持续收集系统运行中的数据和反馈，发现并修正问题；基于反馈和数据，不断优化算法和系统性能，确保系统的高效性和可靠性。

39、进一步地，步骤s5具体如下：

40、步骤s51：使用机器学习算法，分析乘客的行为模式，识别出上船时不带行李、远离人群、长时间逗留于边界处等重点人群；为识别出的重点人群添加标签，系统对其进行重点监控；

41、步骤s52：对重点人群进行实时监控，分析其行为变化，预警可能的危险行为；当系统预警到重点人群有危险行为倾向时，通知监控人员进行人工干预，及时制止潜在危险行为；

42、步骤s53：开发基于虚拟现实和增强现实技术的安全培训系统，模拟各种落水场景和救援措施；对船员和乘客进行定期培训，提升其应急反应能力和安全意识；

43、步骤s54：在监控中心引入增强现实技术，提供实时数据和视觉化决策支持，帮助指挥人员做出准确决策；利用虚拟现实技术，模拟各种突发事件，进行决策演练，提高指挥人员的应急处理能力。

44、进一步地，所述行为检测算法具体如下：

45、使用卷积神经网络(cnn)和长短期记忆网络(lstm)，对视频画面进行分析，检测危险行为；

46、收集并标注大量行为数据，训练cnn-lstm模型，识别出身体探出栏杆、跳海等危险动作；

47、部署训练好的模型在摄像头系统中，实时检测旅客的行为，并在检测到危险行为时触发告警。

48、进一步地，重点人群识别算法具体如下：

49、使用支持向量机(svm)或随机森林(random forest)，提取乘客的行为特征；

50、使用历史数据，训练识别模型，识别出上船时不带行李、远离人群、长时间逗留于边界处等重点人群特征，将模型部署在监控系统中，实时识别并标记重点人群，进行重点监控。

51、进一步地，浮力信标数据分析算法具体如下：

52、使用卡尔曼滤波算法(kalman filter)融合浮力信标、船速、洋流水速及方向等数据，实时更新落水者的预测位置；

53、使用基于轨迹预测的算法，轨迹卷积网络(trajectory cnn)，预测落水者的未来位置；

54、基于预测模型，优化搜救范围和策略，确保救援效率；

55、机器学习优化模型具体如下：

56、使用监督学习算法线性回归(linear regression)或梯度提升树(gradientboosting tree)，分析历史数据，优化预警模型；

57、使用无监督学习算法聚类分析(k-means clustering)，发现潜在的风险模式，提高预警能力；

58、使用强化学习算法，深度q网络(dqn)，在模拟环境中训练救援策略，提高系统的适应性和响应速度。

59、采用人员落水智能感知与预警方法的系统，适用于所述的人员落水智能感知与预警方法，包括智能监控模块、浮力信标跟踪模块、自动化救援无人机模块、中央数据分析与决策支持模块、重点人群监控模块和虚拟现实与增强现实技术；

60、所述智能监控模块用于使用高分辨率红外摄像头和人员落水检测摄像机，在各种光线条件下清晰捕捉图像，监测并预警危险行为，结合存储主机处理和存储数据，触发告警；

61、浮力信标跟踪模块用于在预设位置布置浮力信标，监测到落水事件时自动释放信标，实时采集并传输位置、洋流水速及方向等数据，协助定位落水者；

62、自动化救援无人机模块用于在监测到落水事件时自动启动救援无人机，装备高清摄像头和热成像仪，实时提供影像，精准定位和救援落水者；

63、中央数据分析与决策支持模块用于实时收集、存储并分析来自摄像头、浮力信标、智能手环等设备的数据，使用机器学习优化预测模型，提高预警和决策支持能力；

64、重点人群监控模块用于通过行为模式分析识别重点人群，实时监控并预警可能的危险行为，通知监控人员进行人工干预；

65、虚拟现实与增强现实技术用于安全培训和决策支持，开发基于虚拟现实和增强现实技术的系统，模拟突发事件，提升应急反应能力和决策准确性。

66、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

67、1.本发明提供了人员落水智能感知与预警方法及系统，通过高分辨率红外摄像头和人员落水检测摄像机，系统能够在各种光线条件下实时监控乘客行为，并结合智能广播系统、声光报警器和驾驶室显示屏，形成多层次预警机制，及时发现并预警危险动作，有效预防人员落水事件。

68、2.本发明提供了人员落水智能感知与预警方法及系统，在落水事件发生后，系统自动释放具备gps定位和洋流监测传感器的浮力信标，实时采集并传输位置和洋流数据，提供精准的落水者定位信息。自动化救援无人机在监测到落水事件后快速启动，利用高清摄像头和热成像仪实时捕捉影像，协同浮力信标进行精准定位和高效救援。

69、3.本发明提供了人员落水智能感知与预警方法及系统，使用卡尔曼滤波算法和轨迹预测算法，融合浮力信标、船速、洋流水速及方向等数据，实时更新和预测落水者位置，提高搜救准确性。通过机器学习模型分析历史数据和实时反馈，持续优化预测模型和搜救策略，提高系统的适应性和预警准确性。

70、4.本发明提供了人员落水智能感知与预警方法及系统，通过行为模式分析，系统能够识别重点人群(如上船时不带行李、远离人群、长时间逗留于边界处的乘客)，实时监控其行为并预警可能的危险行为，及时通知监控人员进行人工干预，有效防止潜在危险。