CN103021136A - 一种基于物联网的游泳池溺水监控系统及监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的游泳池溺水监控系统及监控方法，将RFID射频标签与摄像头有效结合判断溺水事件，采用脉搏监测器采集用户生理信息，利用位置检测网络与射频标签对游泳者进行定位，服务器根据生理信息与位置信息对游泳者是否溺水进行初步判断，然后调用摄像头对游泳者进行监控，通过监控图像与标准行为数据库进行模板匹配从而进一步准确判断，有效地提高了溺水事件的检测效率与准确性，缩短了发现溺水者的时间。并且由于采用生理信息与监控图像信息共同判断溺水，可以有效地减少溺水事件的误报率。

Description

一种基于物联网的游泳池溺水监控系统及监控方法

技术领域

本发明属于游泳池安全监控领域，更为具体地讲，涉及一种基于物联网的游泳池溺水监控系统及监控方法。

背景技术

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的提高，游泳这种适合大众进行的全身型体育运动越来越受到人们的喜爱。但由于游泳是在水中进行的，具有一定危险性，初学者常因在水中不能随意呼吸、行动而导致呛水和失去平衡，进而造成溺水事故。有时候游泳者也可能由于抽筋、相互碰撞、疾病或精神紧张等原因而发生溺水现象。

为了有效的解决溺水问题，国内外提出了很多溺水报警系统。现有的防溺水监控系统主要有救生员监控、摄像头监控等方式。采用救生员监控的溺水监控系统由于救生员需要忍受长时间的神经紧张与疲劳，导致溺水事件的监管效率较低，从而影响对溺水者的及时施救。采用摄像头监控的溺水监控系统由于视频数据量较大，导致其处理速度慢，溺水事件不能被及时发现。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种反应时间短、效率较高并且误报率低的一种基于物联网的游泳池溺水监控系统及监控方法。

为实现上述发明目的，本发明基于物联网的游泳池溺水监控系统，其特征在于包括：

射频标签模块，为手环状，包括射频标签和脉搏监测器，每个RFID射频标签具有唯一标识符，存储游泳者的生理信息，包括脉搏信息，并可通过射频阅读器进行读取；脉搏监测器随时监测游泳者的脉搏信息；

位置检测网络，包括数个计算节点和分布在游泳场馆各处的射频阅读器，一个计算节点同其附近的三个射频阅读器组成为一组；射频阅读器从游泳者佩戴的射频标签模块读取游泳者的生理信息，并收集射频标签模块返回的信号强度，计算节点根据射频阅读器自身的位置信息以及射频阅读器读取的射频标签返回的信号强弱关系计算出游泳者的位置信息，连同游泳者的生理信息一起传输给信息采集模块；

信息采集模块，将位置检测网络传来的游泳者的生理信息与位置信息打包，传送给服务器；

视频监控网络，包括交换机和分布在游泳场馆各处的水上摄像头，摄像头用于采集视频信息，每个摄像头设置有以太网接口通过网线与交换机相连，交换机将多路监控信号接入服务器；

服务器，包括一个标准行为数据库；服务器通过对游泳者的生理信息与位置信息进行分析，判断是否出现溺水的早期异常现象，如果初步判断为溺水事件，则调用摄像头的视频数据，并与标准行为数据库进行模板匹配确认是否确为溺水事件；服务器对监控信息进行记录，保存监控日志；

警报，用于当服务器确认为溺水事件时，发出警报；

广播，用于指导对溺水人员进行急救。

本发明基于物联网的游泳池溺水监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、游泳者进入游泳馆，佩戴装配有射频标签模块的RFID手环，并开启射频标签模块，射频标签模块采集监测游泳者的生理信息，包括脉搏信息，并将采集到的生理信息存储；

(2)、当游泳者在游泳场馆中位置检测网络覆盖范围内移动，距离较近的射频阅读器与游泳者RFID手环中的射频标签模块通信；

(3)、射频阅读器读取游泳者RFID手环中射频标签模块的采集的生理信息，同时位置检测网络中的计算节点通过多个射频阅读器与游泳者RFID手环中射频标签模块的信号强弱计算出游泳者的位置信息；位置检测网络将游泳者的生理信息与位置信息通过信息采集模块传送给服务器；

(4)、服务器监控游泳者的生理信息，如果无异常，则返回步骤(3)继续通过射频阅读器监控游泳者生理信息与位置信息；如果发现游泳者出现生理信息或位置信息异常，即出现脉搏异常、游泳者处于水下1米位置、短时间内游泳者无明显改变的任意一种情况，则判断该名游泳者处于溺水/踩水状态，则进入步骤(5)；

(5)、服务器根据游泳者位置信息调用合适的摄像头采集视频信息，对该名游泳者进行监控；

(6)、服务器从监控图像中提取该名游泳者的轮廓、关键姿态，然后与标准行为数据库进行模板匹配；

(7)、服务器判断该游泳者是否处于溺水状态，若没有溺水，则返回步骤(3)继续通过射频阅读器监控游泳者生理信息与位置信息；若为溺水状态，则进入步骤(8)；

(8)、启动计时器，当游泳者溺水状态持续时间达到预设阈值T，进入步骤(9)；

(9)、服务器控制警报进行报警，游泳馆救生员开始对溺水人员进行施救。

其中，标准行为数据库按以下步骤建立：

1)、采集由多名实验人员完成的动作视频序列，每人完成多个自然动作，包括正常泳姿与踩水泳姿，动作数量根据实际需要确定；

2)、根据所采集的动作视频序列进行模板训练，建立标准行为数据库，标准行为数据库中包括游泳姿态和踩水姿态。

其中，步骤(6)中的模板匹配包括以下步骤：

1)、用背景差分法和阴影消除技术从图像中提取完整的人体轮廓，先计算轮廓点的质心坐标，再将轮廓等弧长地分割，用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似，用多边形的顶点到轮廓质心的距离和其两个后继顶点的距离构成的3个距离串来描述轮廓；计算游泳者监控图像轮廓与标准行为数据库人体图像轮廓之间的动态时间规整(DTW)距离，其中游泳者监控图像视频序列长度为N，标准行为数据库视频序列长度为M；分配两个N×M的矩阵，分别为积累距离矩阵D和帧匹配距离矩阵d，其中帧匹配距离矩阵d(i,j)的值为游泳者监控图像视频序列的第i帧与标准行为数据库视频序列的第j帧间的距离，D(i，j)的递推公式如下：

$D(i,j)=d(i,j)+\min \left\{\begin{array}{c}D(i-2,j-1)+d(i-1,j)\\ D(i-1,j-1)\\ D(i-1,j-2)+d(i,j-1)\end{array}\right\},1\≤i\≤N,1\≤j\≤M$

D(N,M)为最佳匹配路径所对应的匹配距离，即编辑距离；

2)、利用谱系聚类方法提取游泳者姿态与标准行为数据库中动作姿态的关键姿态，将关键姿态编码为行为字符串，利用编辑距离度量游泳者姿态与标准行为数据库中动作姿态之间的相似性；相似度SI的计算公式如下：

SI＝1-LD/L_max

其中，Lmax表示游泳者姿态S与标准行为数据库中动作姿态T长度的最大值，LD表示编辑距离；

3)、设定相似度阈值，当游泳者姿态与标准行为数据库中的某个动作姿态相似度超过阈值，则认为游泳者正处于此动作状态；如果游泳者既不属于正常游泳状态，又不属于踩水状态，则认为其处于溺水状态。

本发明的发明目的是这样实现的：采用脉搏监测器采集用户生理信息，利用位置检测网络与射频标签对游泳者进行定位，服务器根据生理信息与位置信息对游泳者是否溺水进行初步判断，然后调用摄像头对游泳者进行监控，通过监控图像与标准行为数据库进行模板匹配从而进一步准确判断。

本发明通过对游泳者生理信息与位置信息的实时监控，有效地提高了溺水事件的检测效率与准确性，缩短了发现溺水者的时间。并且由于采用生理信息与监控图像信息共同判断溺水，可以有效地减少溺水事件的误报率。本发明还可进一步结合人脸检测等技术，扩展为对游泳馆的整体智能管理。

附图说明

图1为本发明基于物联网的游泳池溺水监控系统的总体框架图；

图2为本发明基于物联网的游泳池溺水监控系统位置检测网络的一种具体实施方式图；

图3为本发明基于物联网的游泳池溺水监控方法的一种具体实施方式流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

图1为本发明基于物联网的游泳池溺水监控系统的总体框架图。

如图1所示，基于物联网的游泳池溺水监控系统包括射频标签模块、位置检测网络、信息采集模块、视频监控网络、交换机、服务器、警报与广播。

射频标签模块为手环状，包括射频标签和脉搏监测器，每个RFID射频标签具有唯一标识符，存储游泳者的生理信息，包括脉搏信息，还可存储游泳者的个人信息，如姓名、手机号等，并可通过射频阅读器进行读取；脉搏监测器随时监测游泳者的脉搏信息。

位置检测网络包括数个计算节点和分布在游泳场馆各处的射频阅读器，一个计算节点同其附近的三个射频阅读器组成为一组；射频阅读器从游泳者佩戴的射频标签模块读取游泳者的生理信息，并收集射频标签模块返回的信号强度，计算节点根据射频阅读器自身的位置信息以及射频阅读器读取的射频标签返回的信号强弱关系计算出游泳者的位置信息，连同游泳者的生理信息一起传输给信息采集模块。图2为本发明基于物联网的游泳池溺水监控系统位置检测网络的一种具体实施方式图。

信息采集模块是将位置检测网络传来的游泳者的生理信息与位置信息打包，传送给服务器进行处理。

视频监控网络包括交换机和分布在游泳场馆各处的水上摄像头，摄像头用于采集视频信息，每个摄像头设置有以太网接口通过网线与交换机相连，交换机将多路监控信号接入服务器进行分析处理。

服务器包括一个标准行为数据库；服务器通过对游泳者的生理信息与位置信息进行分析，判断是否出现溺水的早期异常现象，如果初步判断为溺水事件，则调用摄像头的视频数据，并与标准行为数据库进行模板匹配确认是否确为溺水事件。服务器会对监控信息进行记录，保存监控日志。

警报用于当服务器确认为溺水事件时，发出警报。

广播用于指导对溺水人员进行急救。

基于游泳者的运动特征和身体姿态，本发明把游泳动作分为以下正常、踩水和溺水。游泳者发生溺水事件时，与正常和踩水两种姿态相比一般有如下特点：运动慢,或维持在很小的范围内；在水中身体接近垂直；呈现出非正常的、可能很快的肢体运动。

因此，在进行溺水监控之前，针对三种不同的游泳状态，通过对游泳者的轮廓、关键姿态的提取，建立标准行为数据库。其建立步骤包括：

步骤1：采集由多名实验人员完成的动作视频序列，每人完成多个自然动作，包括正常泳姿与踩水泳姿，动作数量根据实际需要确定；

步骤2：根据所采集的动作视频序列进行模板训练，建立标准行为数据库，标准行为数据库中包括游泳姿态和踩水姿态。

图2为本发明基于物联网的游泳池溺水监控方法的一种具体实施方式流程图。如图2所示，基于物联网的游泳池溺水监控方法包括以下步骤：

S201：游泳者进入游泳馆，佩戴装配有射频标签模块的RFID手环，并开启射频标签模块，射频标签模块采集监测游泳者的生理信息，包括脉搏信息，并将采集到的生理信息存储。

S202：当游泳者在游泳场馆中位置检测网络覆盖范围内移动，距离较近的射频阅读器与游泳者RFID手环中的射频标签模块通信。

S203：射频阅读器读取游泳者RFID手环中射频标签模块的采集的生理信息，同时位置检测网络中的计算节点通过多个射频阅读器与游泳者RFID手环中射频标签模块的信号强弱计算出游泳者的位置信息；位置检测网络将游泳者的生理信息与位置信息通过信息采集模块传送给服务器。

S204：服务器监控游泳者的生理信息，如果无异常，则返回步骤S203继续通过射频阅读器监控其脉博与位置信息；如果发现游泳者出现生理信息或位置信息异常，即出现脉搏异常、游泳者处于水下1米位置、短时间内游泳者无明显改变的任意一种情况，则判断该名游泳者处于溺水/踩水状态，则进入步骤S205。

S205：服务器根据游泳者位置信息调用合适的摄像头采集视频信息，对该名游泳者进行监控。

S206：服务器从监控图像中提取该名游泳者的轮廓、关键姿态，然后与标准行为数据库进行模板匹配。

S207：服务器判断该游泳者是否处于溺水状态，若没有溺水，则返回步骤S203继续通过射频阅读器监控游泳者生理信息与位置信息；若为溺水状态，则进入步骤S208。

S208：启动计时器，记录游泳者溺水状态持续时间。

S209：计时增加。

S210：判断溺水状态持续时间是否达到预设阈值T，如果没有达到，则返回步骤S209继续增加计时；如果达到阈值T，则进入步骤S211。

S211：服务器控制警报进行报警，游泳馆救生员开始对溺水人员进行施救。

在步骤S206中，进行模板匹配的具体步骤包括：

步骤1：用背景差分法和阴影消除技术从图像中提取完整的人体轮廓，先计算轮廓点的质心坐标，再将轮廓等弧长地分割，用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似，用多边形的顶点到轮廓质心的距离和其两个后继顶点的距离构成的3个距离串来描述轮廓。计算游泳者监控图像轮廓与标准行为数据库人体图像轮廓之间的动态时间规整(DTW)距离，其中游泳者监控图像视频序列长度为N，标准行为数据库视频序列长度为M。分配两个N×M的矩阵，分别为积累距离矩阵D和帧匹配距离矩阵d，其中帧匹配距离矩阵d(i,j)的值为游泳者监控图像视频序列的第i帧与标准行为数据库视频序列的第j帧间的距离，D(i,j)的递推公式如下：

$D(i,j)=d(i,j)+\min \left\{\begin{array}{c}D(i-2,j-1)+d(i-1,j)\\ D(i-1,j-1)\\ D(i-1,j-2)+d(i,j-1)\end{array}\right\},1\≤i\≤N,1\≤j\≤M$

D(N,M)即为最佳匹配路径所对应的匹配距离，即编辑距离。

步骤2：利用谱系聚类方法提取游泳者姿态与标准行为数据库中动作姿态的关键姿态，将关键姿态编码为行为字符串，利用编辑距离度量游泳者姿态与标准行为数据库中动作姿态之间的相似性。游泳者姿态S与标准行为数据库中动作姿态T长度的最大值为Lmax，编辑距离为LD，相似度为SI，SI的计算公式如下：

SI＝1-LD/L_max

步骤3：设定相似度阈值，当游泳者姿态与标准行为数据库中的某个动作姿态相似度超过阈值，则认为游泳者正处于此动作状态。如果游泳者既不属于正常游泳状态，又不属于踩水状态，则认为其处于溺水状态。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (4)

1.一种基于物联网的游泳池溺水监控系统，其特征在于，包括：

射频标签模块，为手环状，包括射频标签和脉搏监测器，每个RFID射频标签具有唯一标识符，存储游泳者的生理信息，包括脉搏数据，并可通过射频阅读器进行读取；脉搏监测器随时监测游泳者的脉搏信息；

位置检测网络，包括数个计算节点和分布在游泳场馆各处的射频阅读器，一个计算节点同其附近的三个阅读器组成为一组；射频阅读器从游泳者佩戴的射频标签模块读取游泳者的生理信息，并收集射频标签模块返回的信号强度，计算节点根据射频阅读器自身的位置信息以及射频阅读器读取的射频标签返回的信号强弱关系计算出游泳者的位置信息，连同游泳者的生理信息一起传输给信息采集模块；

信息采集模块，将位置检测网络传来的游泳者的生理信息与位置信息打包，传送给服务器；

视频监控网络，包括交换机和分布在游泳场馆各处的水上摄像头，摄像头用于采集视频信息，每个摄像头设置有以太网接口通过网线与交换机相连，交换机将多路监控信号接入服务器；

服务器，包括一个标准行为数据库；服务器通过对游泳者的生理信息与位置信息进行分析，判断是否出现溺水，如果初步判断为溺水事件，则调用摄像头的视频数据，并与标准行为数据库进行模板匹配确认是否确为溺水事件；服务器对监控信息进行记录，保存监控日志；

警报，用于当服务器确认为溺水事件时，发出警报；

广播，用于指导对溺水人员进行急救。

2.一种基于物联网的游泳池溺水监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、游泳者进入游泳馆，佩戴RFID手环，并开启射频标签模块，射频标签模块采集监测游泳者的生理信息，包括脉搏信息，并将采集到的生理信息存储；

(2)、当游泳者在游泳场馆中位置监测网络覆盖范围内移动，距离较近的射频阅读器与游泳者RFID手环通信；

(3)、射频阅读器读取游泳者RFID手环中射频标签模块的采集的生理信息，同时位置监测网络中的计算节点通过多个射频阅读器与游泳者RFID手环的信号强弱计算出游泳者的位置信息；位置监测网络将游泳者的生理信息与位置信息通过信息采集模块传送给服务器；

(4)、服务器监控游泳者的生理信息，如果无异常，则返回步骤(3)继续通过射频阅读器监控游泳者生理信息与位置信息；如果发现游泳者出现生理信息或位置信息异常，则判断该名游泳者处于溺水/踩水状态，则进入步骤(5)；

(5)、服务器根据游泳者位置信息调用合适的摄像头采集视频信息，对该名游泳者进行监控；

(6)、服务器从监控图像中提取该名游泳者的轮廓、关键姿态，然后与标准行为数据库进行模板匹配；

(7)、服务器判断该游泳者是否处于溺水状态，若没有溺水，则返回步骤(5)继续通过射频阅读器监控游泳者生理信息与位置信息；若为溺水状态，则进入步骤(8)；

(8)、启动计时器，当游泳者溺水状态持续时间较长，进入步骤(9)；

(9)、服务器控制警报进行报警，游泳馆救生员开始对溺水人员进行施救。

3.根据权利要求2所述的游泳池溺水监控方法，其特征在于，所述标准行为数据库按以下步骤建立：

1)、采集由多名实验人员完成的动作视频序列，每人完成多个自然动作，包括正常泳姿与踩水泳姿，动作数量根据实际需要确定；

2)、根据所采集的动作视频序列进行模板训练，建立标准行为数据库，标准行为数据库中包括游泳姿态和踩水姿态。

4.根据权利要求2所述的游泳池溺水监控方法，其特征在于，步骤(6)中所述的模板匹配包括以下步骤：

1)、用背景差分法和阴影消除技术从图像中提取完整的人体轮廓，先计算轮廓点的质心坐标，再将轮廓等弧长地分割，用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似，用多边形的顶点到轮廓质心的距离和其两个后继顶点的距离构成的3个距离串来描述轮廓；计算游泳者监控图像轮廓与标准行为数据库人体图像轮廓之间的动态时间规整(DTW)距离；分配两个N×M的矩阵，分别为积累距离矩阵D和帧匹配距离矩阵d，其中帧匹配距离矩阵d(i，j)的值为游泳者监控图像视频序列的第i帧与标准行为数据库视频序列的第j帧间的距离，D(i,j)的递推公式如下：

$D(i,j)=d(i,j)+\min \left\{\begin{array}{c}D(i-2,j-1)+d(i-1,j)\\ D(i-1,j-1)\\ D(i-1,j-2)+d(i,j-1)\end{array}\right\},1\≤i\≤N,1\≤j\≤M$

D(N,M)为最佳匹配路径所对应的匹配距离，即编辑距离；

2)、利用谱系聚类方法提取游泳者姿态与标准行为数据库中动作姿态的关键姿态，将关键姿态编码为行为字符串，利用编辑距离度量游泳者姿态与标准行为数据库中动作姿态之间的相似性；相似度SI的计算公式如下：

SI＝1-LD/L_max

其中，Lmax表示游泳者姿态S与标准行为数据库中动作姿态T长度的最大值，LD表示编辑距离；

3)、设定相似度阈值，当游泳者姿态与标准行为数据库中的某个动作姿态相似度超过阈值，则认为游泳者正处于此动作状态；如果游泳者既不属于正常游泳状态，又不属于踩水状态，则认为其处于溺水状态。

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