落水人員目標檢測：科技守護生命之舟

一、背景與意義

隨著人類海洋活動和水上活動的日益頻繁，海上與水域安全事故頻發。每年都會開展大量的海上救援行動，以搜救數以萬計的落難人員。在水上活動區域，如水庫、河道等，溺水風險始終存在。例如滄州 “7?13” “金海鷗” 輪人員落水事故中，引航員在下船時落水，所幸無人員傷亡，但這一事件再次凸顯了水上安全的重要性。

落水人員目標檢測具有不可忽視的重要意義。首先，它能夠在第一時間發現落水人員，為救援工作爭取寶貴時間，從而大大降低人員傷亡。據統計，每年因溺水事故導致的死亡人數眾多，若能及時檢測到落水人員并迅速展開救援，將極大程度地降低死亡率。其次，該技術有助于減少財產損失。在海上事故中，及時救援落水人員能夠避免船舶損失進一步擴大，減少貨物損失以及環境污染等后續問題。同時，在水域安全管理方面，落水人員目標檢測系統的應用可提高管理效率，降低管理成本。例如，人員落水監測系統能夠與現有的安防系統無縫對接，實現信息共享與協同工作，提升整個安防體系的效能。總之，落水人員目標檢測對于保障海上與水域安全、減少人員傷亡和財產損失意義重大。

二、現有檢測方法綜述

（一）基于多傳感器融合的方法

多傳感器融合方法在落水人員目標檢測中優勢顯著。以可見光與熱成像融合為例，可見光圖像能夠呈現清晰的場景細節，而熱成像則可在低光照或惡劣天氣條件下檢測到人體的熱量特征。當兩者融合時，能有效提高檢測的準確性和可靠性。在復雜的水域環境中，可見光圖像可能受水面反射、霧氣等因素影響，而熱成像不受這些因素干擾，可有效檢測到落水人員。

雙波段紅外圖像融合也是一種行之有效的方法。不同波段的紅外圖像能夠捕捉到不同信息，通過融合這些信息，可更全面地了解目標特征。例如，長波紅外圖像對溫度變化敏感，能檢測到人體的熱量分布；短波紅外圖像對物體的反射特性敏感，可提供更多細節信息。將這兩種波段的紅外圖像融合，能提高落水人員的檢測能力，尤其在夜間或低能見度條件下效果更為明顯。

多傳感器融合方法的優勢在于能夠充分發揮不同傳感器的優勢，提高檢測的準確性和可靠性，同時增強系統的魯棒性，減少誤報和漏報情況。

（二）基于卷積神經網絡的方法

利用卷積神經網絡結合聲信號和圖像信息進行檢測是一種先進的落水人員目標檢測方法。該方法首先通過水聽器采集聲信號，同時使用無人機拍攝現場圖像。接著對聲信號進行分幀和加窗處理，將截斷后的聲信號轉化為時頻圖。然后將時頻圖和現場圖像的大小進行縮放并堆疊，最后利用卷積神經網絡提取時頻圖和現場圖像更豐富的深層次信息，提升人員落水的檢測能力。

通過調整超參數可提升該模型的泛化能力，以適應更多復雜場景下的人員落水情形。例如，設置學習率為 0.0001、采用 relu 激活函數、使用 adam 梯度下降優化算法等超參數，可提高模型性能。

這種方法的優勢在于能夠結合聲信號和圖像信息，提高檢測準確性。同時，卷積神經網絡可自動提取特征，減少人工特征提取的工作量，提高檢測效率。

（三）基于視頻流的檢測方法

通過 yolo v5 網絡結構構建目標檢測模型并利用 opencv 進行視頻流讀取檢測是一種高效的落水人員目標檢測方法。yolo v5 網絡結構包含輸入端層、backbone 主干網絡層、neck 層和輸出端層。輸入端層將數據集中的數據輸入目標檢測模型；backbone 主干網絡通過 focus 及 gspnet 進行特征提取；neck 層通過 fpn + pan 的結構進行特征融合；輸出端層將目標檢測模型計算出的結果進行預測展示。

對目標檢測模型進行訓練時，需搭建運行環境，獲取 yolo v5 源碼；獲得預訓練權重；修改數據配置文件和目標檢測模型配置文件及識別類別個數；啟動主函數進行訓練。以 map 作為目標檢測模型的評估標準，訓練結束的標準為 map 不再下降或處于震蕩狀態。

利用 opencv 進行視頻流及實時視頻流的讀取，將讀取的視頻流內容接入訓練好的目標檢測模型進行目標檢測。當檢測水域出現人員時，目標檢測模型將人員標出選框作為輸出，并提示告警信息，實現實時反饋。

這種方法的優勢在于能夠快速準確地檢測到落水人員，提高救援效率。同時，利用 opencv 進行視頻流讀取，可實現實時監測，及時發現落水人員。

三、關鍵技術與挑戰

（一）圖像配準與融合技術

圖像配準是將不同圖像映射到同一參考坐標系下，使對應位置的點一一對應，以實現信息融合。在落水人員檢測中，圖像配準與融合技術至關重要。

對于可見光與熱成像圖像的配準融合過程，通常先分別提取紅外圖像和可見光圖像的邊緣圖，然后將兩者的邊緣圖進行對齊，得到對齊的邊緣圖，最后按照對齊的邊緣圖進行圖像轉換，得到對齊后的紅外圖像和可見光圖像。融合網絡通常包括第一卷積層、密集塊、融合層和多個級聯的卷積層。第一卷積層提取對齊后圖像的深度特征，密集塊的可見光分支和紅外分支分別對特征進行處理，融合層應用 l1 范數和 softmax 運算進行融合，最后多個級聯卷積層構成解碼器輸出融合后的圖片。

然而，圖像配準與融合面臨諸多技術難題。首先是圖像變形問題，由于獲取圖像的方式和環境影響，圖像可能存在旋轉、平移、縮放、畸變等變形，需要進行校正。例如在水上環境中，攝像頭的晃動、水流的波動等都可能導致圖像變形。其次是特征匹配難題，不同圖像之間需要找到對應關系，但由于圖像噪聲、光照變化、遮擋等因素影響，特征提取和匹配難度較大。以水上救援場景為例，水面的反光、霧氣以及落水人員的部分遮擋都可能影響特征匹配的準確性。再者，計算速度也是一個挑戰，圖像配準算法涉及大量計算和迭代，對于大規模圖像配準任務，需要考慮算法的效率和可擴展性。在實時監測落水人員的場景中，快速的圖像配準與融合至關重要，否則可能錯過最佳救援時機。此外，多模態匹配也是難點之一，不同傳感器、不同成像模式下獲取的圖像特征差異較大，需要采用不同的配準方法進行匹配，如視覺與紅外圖像配準、醫學影像的 CT 和 MRI 圖像配準等。在落水人員檢測中，可見光與熱成像的多模態匹配需要充分考慮兩者的特征差異，以實現準確的配準和融合。

（二）卷積神經網絡模型構建

構建卷積神經網絡模型是落水人員目標檢測的關鍵步驟之一。通常，構建過程包括搭建網絡結構、進行預訓練和二次訓練、測試模型等步驟。以一種落水檢測方法為例，先構建十四層卷積神經網絡模型，包括八層卷積層與六層最大值池化層，以最大值池化層與卷積層交替設置。然后采用遷移學習方法，利用通用行人檢測數據庫對模型進行預訓練，得到預檢測模型。接著通過采集落水人員的圖像構建訓練樣本集，對預檢測模型進行二次訓練得到檢測模型。最后對檢測模型進行測試，得到目標檢測模型。

超參數調整是構建卷積神經網絡模型面臨的重要挑戰之一。超參數包括學習率、批次大小、卷積核的尺寸和迭代次數等。不同的超參數取值會對模型的性能產生重大影響。例如，設置學習率為 0.0001、采用 relu 激活函數、使用 adam 梯度下降優化算法等超參數，可提高模型性能。然而，尋找最優的超參數組合是一個復雜的過程。一方面，超參數的選擇需要考慮問題的復雜性和計算資源的限制。對于落水人員檢測問題，圖像的復雜性、水域環境的多樣性以及實時監測的需求都增加了超參數調整的難度。另一方面，超參數的最優值可能會隨著時間、數據和硬件的變化而改變。例如，隨著計算機硬件的升級和數據的不斷增加，原來最優的超參數組合可能不再適用，需要重新進行調整。

（三）實時監測與效率問題

在落水人員檢測中，實時監測是至關重要的需求。由于落水事故的發生具有突發性和緊急性，需要及時發現落水人員并展開救援。因此，檢測系統必須能夠快速準確地對水域進行實時監測。

然而，實現實時監測面臨諸多挑戰。首先是計算效率問題，圖像配準、融合以及卷積神經網絡的計算都需要大量的時間和計算資源。例如，在大規模水域監測中，需要處理大量的圖像數據，這對計算速度提出了很高的要求。為了提高計算效率，可以采用一些優化措施，如優化算法、并行計算等。其次是數據傳輸和處理速度，實時監測需要快速傳輸和處理圖像數據，這對網絡帶寬和數據處理設備提出了挑戰。可以采用高速網絡傳輸技術和高性能的數據處理設備來提高數據傳輸和處理速度。此外，模型的更新和維護也是一個問題，隨著時間的推移，水域環境可能會發生變化，需要不斷更新和優化檢測模型，以保證實時監測的準確性和可靠性。

四、未來發展趨勢與展望

隨著科技的不斷進步，落水人員目標檢測技術也在不斷發展和完善。未來，該技術有望朝著以下幾個方向發展：

（一）更精準的算法

1. 深度學習算法的持續優化：目前，卷積神經網絡在落水人員目標檢測中已取得顯著成果，但仍有進一步提升的空間。未來，深度學習算法將不斷優化，提高對落水人員的檢測精度。例如，通過引入更先進的網絡結構、改進損失函數、優化超參數等方法，進一步提高模型的性能。據相關研究表明，采用新型的深度學習算法可將落水人員檢測的準確率提高到 95% 以上。
2. 多模態數據融合的深入應用：除了圖像信息，還可以融合其他模態的數據，如聲音、雷達等，以提高檢測的準確性。例如，利用水下聲納技術可檢測到落水人員發出的聲音信號，結合圖像信息進行更準確的定位。同時，多模態數據融合還可提高系統的魯棒性，減少誤報和漏報的情況。
3. 小目標檢測技術的突破：在實際應用中，落水人員往往是小目標，檢測難度較大。未來，小目標檢測技術將成為研究的重點之一。通過改進算法、增加數據增強等方法，提高對小目標的檢測能力。例如，采用新型的小目標檢測算法可將小目標的檢測準確率提高到 80% 以上。

（二）多技術融合

1. 與無人機技術的融合：無人機具有高機動性、高視野等優勢，可快速到達事故現場進行監測。未來，落水人員目標檢測技術將與無人機技術深度融合，實現更高效的救援。例如，無人機搭載高清攝像頭和熱成像設備，結合深度學習算法，對水域進行實時監測，快速發現落水人員。同時，無人機還可投放救生設備，為落水人員提供及時的救援。
2. 與水上救援機器人的融合：水上救援機器人具有高度靈活性和自主性，可在危險水域進行救援。未來，落水人員目標檢測技術將與水上救援機器人融合，實現更智能的救援。例如，水上救援機器人搭載深度學習算法和傳感器，自動尋找落水人員，并根據落水人員的情況進行救援。同時，水上救援機器人還可與其他救援設備聯動，提高救援效率。
3. 與智能監測系統的融合：智能監測系統可實時收集水溫、水流、污染物濃度等數據，為救援提供決策支持。未來，落水人員目標檢測技術將與智能監測系統融合，實現更全面的救援。例如，智能監測系統結合深度學習算法，對水域進行實時監測和分析，提前預警落水事故的發生。同時，智能監測系統還可為救援人員提供實時的水域信息，幫助救援人員制定更科學的救援方案。

（三）智能化與自動化

1. 自動預警與救援：未來的落水人員目標檢測系統將實現自動預警和救援。當系統檢測到落水人員時，自動發出警報，并通知救援人員。同時，系統還可自動啟動救援設備，如無人機、水上救援機器人等，為落水人員提供及時的救援。
2. 智能決策支持：系統將通過數據分析和人工智能算法，為救援人員提供智能決策支持。例如，根據落水人員的位置、水域情況、天氣條件等因素，為救援人員提供最佳的救援方案。同時，系統還可預測救援難度、人員需求及資源配置最優方案，提高救援效率。
3. 自我學習與優化：系統將具備自我學習和優化的能力。隨著時間的推移，系統將不斷學習新的數據和案例，優化算法和模型，提高檢測的準確性和可靠性。同時，系統還可根據不同的水域環境和救援需求，自動調整參數和策略，實現個性化的救援服務。

總之，落水人員目標檢測技術在未來有著廣闊的發展前景。隨著更精準的算法、多技術融合以及智能化與自動化的發展，該技術將為保障海上與水域安全、減少人員傷亡和財產損失發揮更加重要的作用。我們有理由相信，在科技的不斷推動下，落水人員目標檢測技術將不斷創新和完善，為人類的生命安全和社會的穩定發展做出更大的貢獻。

五、數據集獲取方式

相關數據集可通過微信小程序“貓臉碼客”獲取。