泳池防溺水水面人头跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了泳池防溺水水面人头跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取泳池内相机拍摄的图像；将所述图像输入至跟踪模型中进行人头检测和跟踪，以得到跟踪结果；其中，所述跟踪模型是通过若干个带有人头真实框标签的图像形成的样本集对结合FAM的深度学习网络所得的。通过实施本发明专利技术实施例的方法可以解决图像的透视畸变问题，实现泳客头部小目标的精确检测跟踪。现泳客头部小目标的精确检测跟踪。现泳客头部小目标的精确检测跟踪。

【技术实现步骤摘要】
泳池防溺水水面人头跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及目标跟踪方法，更具体地说是指泳池防溺水水面人头跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002][0003]现有的技术通过在泳池四周和底部安装水下摄像头，通过算法判断泳客的动作是否正常游泳或是在处于溺水挣扎的状态。但是，泳池场馆内相机的广角镜头得到的图像数据具有严重的透视畸变问题，这将给实时的检测跟踪任务带来极大的挑战，严重的透视畸变会引起图像中的目标以几何方式发生信息错位，造成图像模糊问题，此时某些信息和细节可能因分辨率的变化或因太多信息挤在单一像素上而丟失，在对泳池内水面人头进行检测时说，严重的透视畸变很容易造成人头目标信息错误、人头像素模糊、人头关键信息丢失等问题，从而影响目标检测以及目标跟踪的精度。
[0004]因此，有必要设计一种新的方法，以解决图像的透视畸变问题，实现泳客头部小目标的精确检测跟踪。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供泳池防溺水水面人头跟踪方法、装置、计算机设备及存储本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.泳池防溺水水面人头跟踪方法，其特征在于，包括：获取泳池内相机拍摄的图像；将所述图像输入至跟踪模型中进行人头检测和跟踪，以得到跟踪结果；其中，所述跟踪模型是通过若干个带有人头真实框标签的图像形成的样本集对结合FAM的深度学习网络所得的。2.根据权利要求1所述的泳池防溺水水面人头跟踪方法，其特征在于，所述跟踪模型是单阶段检测器以及检测框
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level注意力机制结合形成的模型。3.根据权利要求2所述的泳池防溺水水面人头跟踪方法，其特征在于，所述跟踪模型包括五个检测层，每个检测层设定了对应尺寸的检测框。4.根据权利要求3所述的泳池防溺水水面人头跟踪方法，其特征在于，所述检测框的长宽比设置为1和1.5；所述检测框的尺寸为162mm2至4062mm2；对每个检测层的检测框的尺寸增加系数为2
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。5.根据权利要求1所述的泳池防溺水水面人头跟踪方法，其特征在于，在所述跟踪模型的训练中，当检测框与其中一个人头真实框的IOU的比值不小于第一阈值，则所述检测框用于人头预测；当检测框与所有人头真实框的IOU的比值都小于第二阈值，则确定所述检测框为背景检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：任小枫，谢欣，郭羽，郭东岩，王振华，张剑华，张都思，
申请(专利权)人：杭州巨岩欣成科技有限公司，
类型：发明
国别省市：