【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及溺水识别智能监测领域，尤其涉及一种多维特征集成网络的溺水识别监测方法。
技术介绍
1、在传统的溺水监测方法中，往往存在监测不全面、响应不及时的问题。针对这些限制，本专利技术引入了先进的技术手段和方法。本专利技术旨在提供一种多维特征集成网络的溺水识别监测方法，以解决传统方法存在的问题。传统方法往往无法准确识别和预警溺水风险。本专利技术通过多维特征集成网络和加权余弦相似度计算，克服了传统方法的局限性，实现了更高效、更准确的溺水识别和监测。通过引入实时监控系统，本专利技术进一步确保了溺水人员的安全。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种多维特征集成网络的溺水识别监测方法。本专利技术引入了bs神经网络模型以及多维特征集，同时搭载加权相似计算公式，旨在及时发现并处理溺水事件，提高水域安全监控的效果。
2、为达到上述目的，本专利技术基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，包括如下方法步骤：
3、s1、获取游泳人员身体特征属性，用于构建并训练特...
【技术保护点】
1.基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S1中异常检测公式为：
3.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S1肌电信号生成公式为：
4.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S1气泡面积计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述S3 Boosting模型输出公式为：
6.根据...
【技术特征摘要】
1.基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述s1中异常检测公式为：
3.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述s1肌电信号生成公式为：
4.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述s1气泡面积计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征在于：所述s3 boosting模型输出公式为：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：李强，吴祥呈，郭建超，郑昌业，庞植元，
申请(专利权)人：海南省水利水电勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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