本發(fā)明涉及一種智能報(bào)警領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像水紋的落水報(bào)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

目前針對(duì)落水報(bào)警，主要采用的是在人員身上佩戴感應(yīng)器的方式，當(dāng)人體落水時(shí)，感應(yīng)器能檢測到落水信息并報(bào)警。缺點(diǎn)：該方法只能保護(hù)佩戴了感應(yīng)器的人員，不具普遍性，并不能保護(hù)一般人員的生命安全。特別是在一些親水沿岸區(qū)域或景區(qū)等。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的即在于克服現(xiàn)有技術(shù)不足，目的在于提供一種基于圖像水紋的落水報(bào)警系統(tǒng)，解決一些親水沿岸區(qū)域或景區(qū)無現(xiàn)場人員監(jiān)視的情況下，無法及時(shí)監(jiān)控是否有人員落水的問題。

本發(fā)明通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種基于圖像水紋的落水報(bào)警系統(tǒng)，包括視頻攝像頭、圖像預(yù)處理模塊、提取特征圖像模塊、人體識(shí)別定位跟蹤模塊、落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊、邏輯判斷模塊和報(bào)警模塊，其特征在于，所述視頻攝像頭拍攝到的視頻信息首先經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊處理，圖像預(yù)處理后的信息通過提取特征圖像模塊進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測及特征提?。?/p>

所述提取特征圖像模塊得到的信息分別同時(shí)通過人體識(shí)別定位跟蹤模塊與落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊進(jìn)行監(jiān)測；所述人體識(shí)別定位跟蹤與落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊所得到的信息傳送到邏輯判斷模塊部分進(jìn)行識(shí)別判定，如果視頻當(dāng)中同時(shí)出現(xiàn)了人體與落水水紋，并且兩者的距離小于預(yù)先設(shè)定的閾值，便判斷視頻覆蓋范圍內(nèi)出現(xiàn)了人員落水，通過報(bào)警模塊進(jìn)行報(bào)警。

進(jìn)一步的，所述圖像預(yù)處理模塊包括對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)以及輝值化的操作。

進(jìn)一步的，所述提取特征圖像模塊將視頻信息中灰度值變化超過閾值的像素信息提取出來，去掉視頻中靜止的像素；減少不必要的數(shù)據(jù)量處理。

進(jìn)一步的，所述人體識(shí)別定位跟蹤模塊所采用的人體特征為頭部特征，將提取特征圖像模塊得到的信息與人體頭部樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別是否為人體。

進(jìn)一步的，所述落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊采用人體落水水紋作為判斷依據(jù)，將提取特征圖像模塊得到的信息與人體落水水紋樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別出是否為人體落水水紋。

本發(fā)明通過下述另一技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

一種基于圖像水紋的落水報(bào)警方法，包括步驟：

步驟1)建立人體頭部樣本庫和人體落水水紋樣本庫；

步驟2)視頻攝像頭拍攝到的視頻信息首先經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊處理，圖像預(yù)處理后的信息通過提取特征圖像模塊進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測及特征提??；

步驟3)所述提取特征圖像模塊得到的信息分別同時(shí)通過人體識(shí)別定位跟蹤模塊與落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊進(jìn)行監(jiān)測；

步驟4)所述人體識(shí)別定位跟蹤與落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊所得到的信息傳送到邏輯判斷模塊部分進(jìn)行識(shí)別判定；

步驟5)當(dāng)視頻中同時(shí)出現(xiàn)了人體與落水水紋，并且兩者的距離小于預(yù)先設(shè)定的閾值，便判斷視頻覆蓋范圍內(nèi)出現(xiàn)了人員落水，通過報(bào)警模塊進(jìn)行報(bào)警，否則不進(jìn)行報(bào)警。

進(jìn)一步的，所述驟1)中圖像預(yù)處理模塊包括對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)以及輝值化的操作。

進(jìn)一步的，所述驟1)中提取特征圖像模塊將視頻信息中灰度值變化超過閾值的像素信息提取出來，去掉視頻中靜止的像素；減少不必要的數(shù)據(jù)量處理。

進(jìn)一步的，所述驟4)中人體識(shí)別定位跟蹤模塊所采用的人體特征為頭部特征，將提取特征圖像模塊得到的信息與人體頭部樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別是否為人體。

進(jìn)一步的，所述驟4)中落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊采用人體落水水紋作為判斷依據(jù)，將提取特征圖像模塊得到的信息與人體落水水紋樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別出是否為人體落水水紋。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下的優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

本發(fā)明采用落水水紋作為人體落水的關(guān)鍵判別特征，識(shí)別更快速和準(zhǔn)確。只有當(dāng)系統(tǒng)同時(shí)識(shí)別出落水水紋和人體，并且兩個(gè)對(duì)象之間的距離小于閾值時(shí)，觸發(fā)報(bào)警，降低了系統(tǒng)誤報(bào)概率。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明實(shí)施例的限定。在附圖中：

圖1為本發(fā)明一種基于圖像的落水報(bào)警的系統(tǒng)的原理示意圖；

附圖中標(biāo)記及對(duì)應(yīng)的零部件名稱：

1-視頻攝像頭，2-圖像預(yù)處理模塊，3-提取特征圖像模塊，4-人體識(shí)別定位跟蹤模塊，5-落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊，6-邏輯判斷模塊。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結(jié)合實(shí)施例和附圖，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明，本發(fā)明的示意性實(shí)施方式及其說明僅用于解釋本發(fā)明，并不作為對(duì)本發(fā)明的限定。

實(shí)施例1

如圖1所示，本發(fā)明一種基于圖像的落水報(bào)警的系統(tǒng)，包括：視頻攝像頭1，在需要監(jiān)控的水域，根據(jù)水域面積，在距離岸邊5米面的范圍內(nèi)通過布置多個(gè)視頻攝像頭1無死角覆蓋；圖像預(yù)處理模塊2；提取特征圖像模塊3；人體識(shí)別定位跟蹤模塊4；落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊5；邏輯判斷模塊6；報(bào)警模塊7。視頻攝像頭1拍攝到的視頻信息首先經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊2，圖像預(yù)處理模塊2包括對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)以及輝值化等操作，使圖像信息更能反映真實(shí)情況，并且更易于處理，減少運(yùn)算量。圖像預(yù)處理后的信息進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測，提取特征圖像模塊3，將視頻信息中灰度值變化超過閾值的像素信息提取出來，去掉視頻中靜止的像素，減少不必要的數(shù)據(jù)量處理。提取特征圖像模塊3得到的信息分別同時(shí)進(jìn)行人體識(shí)別定位跟蹤模塊4與落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊5，其中人體識(shí)別定位跟蹤模塊4所采用的人體特征為頭部特征，將提取特征圖像模塊3得到的信息與人體頭部樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別出人體；人體頭部樣本庫是根據(jù)人體頭部特征建立的數(shù)據(jù)庫，對(duì)人體頭部各個(gè)方位進(jìn)行圖像記錄，并提取該部位特征提取的數(shù)據(jù)庫，通過視頻攝像頭1拍攝的頭部畫面與人體頭部樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別是否為人體。

落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊5采用人體落水水紋作為判斷依據(jù)，將運(yùn)動(dòng)檢測，提取特征圖像模塊3得到的信息與人體落水水紋樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別出人體落水水紋。人體落水水紋樣本庫是根據(jù)人體落水形成的水紋建立的數(shù)據(jù)庫，由于人體的特殊形體，在人員落水后，由于應(yīng)激反應(yīng)所形成的的水紋具有特殊形狀，以此建立的數(shù)據(jù)庫，人體識(shí)別定位跟蹤模塊4與落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊5所得到的信息傳送到邏輯判斷模塊6部分，如果視頻當(dāng)中同時(shí)出現(xiàn)了人體與落水水紋，并且兩者的距離小于預(yù)先設(shè)定的閾值，閾值設(shè)為0-1m，便判斷視頻覆蓋范圍內(nèi)出現(xiàn)了人員落水，進(jìn)行報(bào)警。

本發(fā)明采用落水水紋作為人體落水的關(guān)鍵判別特征，識(shí)別更快速和準(zhǔn)確。只有當(dāng)系統(tǒng)同時(shí)識(shí)別出落水水紋和人體，并且兩個(gè)對(duì)象之間的距離小于閾值時(shí)，觸發(fā)報(bào)警，降低了系統(tǒng)誤報(bào)概率。

實(shí)施例2

一種基于圖像水紋的落水報(bào)警方法，包括步驟：

步驟1)建立人體頭部樣本庫和人體落水水紋樣本庫；人體頭部樣本庫是根據(jù)人體頭部特征建立的數(shù)據(jù)庫，對(duì)人體頭部各個(gè)方位進(jìn)行圖像記錄，并提取該部位特征提取的數(shù)據(jù)庫，通過視頻攝像頭1拍攝的頭部畫面與人體頭部樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別是否為人體。人體落水水紋樣本庫是根據(jù)人體落水形成的水紋建立的數(shù)據(jù)庫，由于人體的特殊形體，在人員落水后，由于應(yīng)激反應(yīng)所形成的的水紋具有特殊形狀，以此建立的數(shù)據(jù)庫。

步驟2)視頻攝像頭1拍攝到的視頻信息首先經(jīng)過圖像預(yù)處理模塊2處理，圖像預(yù)處理后的信息通過提取特征圖像模塊3進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測及特征提?。粓D像預(yù)處理模塊(2)包括對(duì)圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)以及輝值化的操作。

步驟3)所述提取特征圖像模塊3得到的信息分別同時(shí)通過人體識(shí)別定位跟蹤模塊4與落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊5進(jìn)行監(jiān)測；提取特征圖像模塊(3)將視頻信息中灰度值變化超過閾值的像素信息提取出來，去掉視頻中靜止的像素；減少不必要的數(shù)據(jù)量處理。

步驟4)所述人體識(shí)別定位跟蹤4模塊與落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊5所得到的信息傳送到邏輯判斷模塊6部分進(jìn)行識(shí)別判定；所述驟4)中人體識(shí)別定位跟蹤模塊4所采用的人體特征為頭部特征，將提取特征圖像模塊(3)得到的信息與人體頭部樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別是否為人體。落水水紋識(shí)別定位跟蹤模塊(5)采用人體落水水紋作為判斷依據(jù)，將提取特征圖像模塊(3)得到的信息與人體落水水紋樣本庫進(jìn)行對(duì)比，識(shí)別出是否為人體落水水紋。

步驟5)當(dāng)視頻中同時(shí)出現(xiàn)了人體與落水水紋，并且兩者的距離小于預(yù)先設(shè)定的閾值，閾值設(shè)為0-1m，在此閾值內(nèi)，說明書水紋很有可能是人體落水所形成，否則不相關(guān)，便判斷視頻覆蓋范圍內(nèi)出現(xiàn)了人員落水，通過報(bào)警模塊7進(jìn)行報(bào)警，否則不進(jìn)行報(bào)警。

本發(fā)明采用落水水紋作為人體落水的關(guān)鍵判別特征，識(shí)別更快速和準(zhǔn)確。只有當(dāng)系統(tǒng)同時(shí)識(shí)別出落水水紋和人體，并且兩個(gè)對(duì)象之間的距離小于閾值時(shí)，觸發(fā)報(bào)警，降低了系統(tǒng)誤報(bào)概率。

以上所述的具體實(shí)施方式，對(duì)本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式而已，并不用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。