【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水上救援技术，尤其涉及一种机器视觉与动态定位相结合的水上救援方法及系统。
技术介绍
1、在现代水上救援领域，利用机器视觉技术与动态定位技术相结合已经成为一种创新的水上救援方法。机器视觉技术能够通过摄像头等传感器实时捕捉水面上的图像和视频，而动态定位技术能够准确追踪和定位救援目标的位置。将这两种技术融合，可以提供更快速、准确的水上救援响应，增加救援成功的概率。
2、cn201711231670.4，一种基于实时视频图像分析的落水检测方法，采用基于实时视频图像分析的落水检测装置实施落水检测，基于实时视频图像分析的落水检测装置包括ip摄像机、报警器、交换机及落水检测服务器，ip摄像机与报警器安装在检测区域内，且ip摄像机与交换机连接，交换机与落水检测服务器连接，落水检测服务器与报警器连接，并在落水检测服务器内设置有落水检测模块与人工一键式确认模块，在落水检测模块判定为落水事件时，操作人员通过人工一键式确认模块确认，并根据确认结果采取相应措施，有效节省大量的人力物力资源，提高报警精确度，减少误报率。
3、c...
【技术保护点】
1.一种机器视觉与动态定位相结合的水上救援方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述监控视频中每一帧监控图像的纹理特征和频谱特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个监控特征，通过预设的落水识别模型随机选择任意监控特征作为初始聚类中心，基于自适应聚类半径确定所述监控特征对应的聚类结构，并根据所述聚类结构与水面波动的映射关系确定水面波动类型包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定自适应聚类半径包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当水面波动...
【技术特征摘要】
1.一种机器视觉与动态定位相结合的水上救援方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述监控视频中每一帧监控图像的纹理特征和频谱特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个监控特征，通过预设的落水识别模型随机选择任意监控特征作为初始聚类中心，基于自适应聚类半径确定所述监控特征对应的聚类结构，并根据所述聚类结构与水面波动的映射关系确定水面波动类型包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定自适应聚类半径包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当水面波动类型与人员落水对应的波动类型相匹配时，...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋梦迪，陈刚，方戍，刘力涛，董非，杨德山，朱荷蕾，
申请(专利权)人：浙江丞士机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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