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一、研究背景与意义

随着公共泳池和水上娱乐场所的普及，溺水事故已成为威胁人身安全的重要隐患之一。传统的人工监控方式依赖救生员的主观判断，存在疲劳、漏判和反应延迟等问题。近年来，深度学习与计算机视觉技术的快速发展，为泳池溺水行为的自动检测与预警提供了新的解决思路。

本文基于深度学习目标检测算法，设计并实现一种泳池溺水行为检测系统，实现对游泳者行为的自动识别与异常报警，具有较高的实际应用价值

二、泳池溺水行为分类及评价指标

2.1 溺水行为分类

结合泳池监控场景和相关研究，本文将游泳者行为划分为以下几类：

1. 正常游泳行为

   • 自由泳、蛙泳、仰泳等规则动作

   • 动作连贯、节奏稳定

2. 疑似溺水行为

   • 身体姿态异常

   • 动作紊乱、频繁挣扎

   • 头部长时间没入水中

3. 溺水行为

   • 长时间静止或剧烈无规律摆动

   • 身体下沉或失去平衡

   • 无有效前进动作

2.2 算法评价指标

为全面评估模型性能，采用以下评价指标：

• Precision（精确率）

• Recall（召回率）

• F1-score

• mAP（Mean Average Precision）

其中，mAP 是衡量目标检测算法整体性能的核心指标，本文要求mAP ≥ 90%，以满足实际应用需求。

三、深度学习与 YOLO 算法原理

3.1 深度学习概述

深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动从大量数据中学习高层特征，在图像识别、目标检测等领域取得了显著成果。

3.2 YOLO 算法原理

YOLO（You Only Look Once）是一种端到端的目标检测算法，其主要特点包括：

• 将目标检测问题转化为回归问题

• 单次前向传播即可完成目标定位与分类

• 检测速度快，适合实时应用

YOLO 的核心思想是：

1. 将输入图像划分为多个网格；

2. 每个网格预测目标的边界框和类别概率；

3. 通过非极大值抑制（NMS）输出最终检测结果。

由于泳池溺水检测对实时性要求较高，本文选用 YOLO 系列算法（如 YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv8）作为基础模型。

四、数据采集与数据集构建

4.1 数据采集

通过以下方式采集游泳行为数据：

• 实际泳池监控视频截帧

• 网络公开视频数据

• 人工模拟溺水行为采集

共采集图像样本不少于 3000 张，覆盖不同光照、角度、水面反光等复杂环境。

4.2 数据标注

使用 LabelImg 等工具对数据进行标注，标注内容包括：

• 游泳者位置（Bounding Box）

• 行为类别标签（正常 / 疑似溺水 / 溺水）

数据集按训练集 : 验证集 : 测试集 = 7 : 2 : 1进行划分。

五、溺水行为检测算设计与改进

5.1 模型训练与分析

基于 YOLO 模型进行训练，采用以下策略提升检测性能：

• 数据增强（翻转、缩放、颜色抖动）

• 合理调整学习率与批大小

• 使用预训练权重进行迁移学习

5.2 算法改进方法

为进一步提高溺水行为识别准确率，本文进行了以下改进：

1. 引入注意力机制（SE / CBAM）

   • 提升模型对关键人体区域的关注能力

2. 多尺度特征融合

   • 改善对不同姿态和尺度目标的检测效果

3. 时间序列分析

   • 结合连续帧行为变化，减少误报

经过改进后，模型在测试集上的mAP 达到并稳定在 90% 以上，满足设计要求。

六、人机交互界面与报警系统设计

6.1 系统架构

系统主要由以下模块组成：

• 视频采集模块

• 溺水行为检测模块

• 人机交互界面

• 报警与提示模块

6.2 界面设计

基于 PyQt / Web 前端实现可视化界面，主要功能包括：

• 实时视频显示

• 检测框与行为类别标注

• 系统状态监控

6.3 异常报警机制

当系统连续多帧检测到溺水行为时：

• 触发声光报警

• 在界面中高亮显示异常目标

• 可扩展短信或平台通知功能

七、总结与展望

本文基于深度学习技术，设计并实现了一种泳池溺水行为检测算法与系统。实验结果表明，该系统在保证实时性的同时，具有较高的检测精度和稳定性，能够有效辅助泳池安全管理。

未来工作可从以下方面进一步优化：

• 引入姿态识别与骨骼关键点分析

• 融合多摄像头信息

• 提升复杂遮挡场景下的鲁棒性