落水人员目标检测：科技守护生命之舟

一、背景与意义

随着人类海洋活动和水上活动的日益频繁，海上与水域安全事故频发。每年都会开展大量的海上救援行动，以搜救数以万计的落难人员。在水上活动区域，如水库、河道等，溺水风险始终存在。例如沧州 “7・13” “金海鸥” 轮人员落水事故中，引航员在下船时落水，所幸无人员伤亡，但这一事件再次凸显了水上安全的重要性。

落水人员目标检测具有不可忽视的重要意义。首先，它能够在第一时间发现落水人员，为救援工作争取宝贵时间，从而大大降低人员伤亡。据统计，每年因溺水事故导致的死亡人数众多，若能及时检测到落水人员并迅速展开救援，将极大程度地降低死亡率。其次，该技术有助于减少财产损失。在海上事故中，及时救援落水人员能够避免船舶损失进一步扩大，减少货物损失以及环境污染等后续问题。同时，在水域安全管理方面，落水人员目标检测系统的应用可提高管理效率，降低管理成本。例如，人员落水监测系统能够与现有的安防系统无缝对接，实现信息共享与协同工作，提升整个安防体系的效能。总之，落水人员目标检测对于保障海上与水域安全、减少人员伤亡和财产损失意义重大。

二、现有检测方法综述

（一）基于多传感器融合的方法

多传感器融合方法在落水人员目标检测中优势显著。以可见光与热成像融合为例，可见光图像能够呈现清晰的场景细节，而热成像则可在低光照或恶劣天气条件下检测到人体的热量特征。当两者融合时，能有效提高检测的准确性和可靠性。在复杂的水域环境中，可见光图像可能受水面反射、雾气等因素影响，而热成像不受这些因素干扰，可有效检测到落水人员。

双波段红外图像融合也是一种行之有效的方法。不同波段的红外图像能够捕捉到不同信息，通过融合这些信息，可更全面地了解目标特征。例如，长波红外图像对温度变化敏感，能检测到人体的热量分布；短波红外图像对物体的反射特性敏感，可提供更多细节信息。将这两种波段的红外图像融合，能提高落水人员的检测能力，尤其在夜间或低能见度条件下效果更为明显。

多传感器融合方法的优势在于能够充分发挥不同传感器的优势，提高检测的准确性和可靠性，同时增强系统的鲁棒性，减少误报和漏报情况。

（二）基于卷积神经网络的方法

利用卷积神经网络结合声信号和图像信息进行检测是一种先进的落水人员目标检测方法。该方法首先通过水听器采集声信号，同时使用无人机拍摄现场图像。接着对声信号进行分帧和加窗处理，将截断后的声信号转化为时频图。然后将时频图和现场图像的大小进行缩放并堆叠，最后利用卷积神经网络提取时频图和现场图像更丰富的深层次信息，提升人员落水的检测能力。

通过调整超参数可提升该模型的泛化能力，以适应更多复杂场景下的人员落水情形。例如，设置学习率为 0.0001、采用 relu 激活函数、使用 adam 梯度下降优化算法等超参数，可提高模型性能。

这种方法的优势在于能够结合声信号和图像信息，提高检测准确性。同时，卷积神经网络可自动提取特征，减少人工特征提取的工作量，提高检测效率。

（三）基于视频流的检测方法

通过 yolo v5 网络结构构建目标检测模型并利用 opencv 进行视频流读取检测是一种高效的落水人员目标检测方法。yolo v5 网络结构包含输入端层、backbone 主干网络层、neck 层和输出端层。输入端层将数据集中的数据输入目标检测模型；backbone 主干网络通过 focus 及 gspnet 进行特征提取；neck 层通过 fpn + pan 的结构进行特征融合；输出端层将目标检测模型计算出的结果进行预测展示。

对目标检测模型进行训练时，需搭建运行环境，获取 yolo v5 源码；获得预训练权重；修改数据配置文件和目标检测模型配置文件及识别类别个数；启动主函数进行训练。以 map 作为目标检测模型的评估标准，训练结束的标准为 map 不再下降或处于震荡状态。

利用 opencv 进行视频流及实时视频流的读取，将读取的视频流内容接入训练好的目标检测模型进行目标检测。当检测水域出现人员时，目标检测模型将人员标出选框作为输出，并提示告警信息，实现实时反馈。

这种方法的优势在于能够快速准确地检测到落水人员，提高救援效率。同时，利用 opencv 进行视频流读取，可实现实时监测，及时发现落水人员。

三、关键技术与挑战

（一）图像配准与融合技术

图像配准是将不同图像映射到同一参考坐标系下，使对应位置的点一一对应，以实现信息融合。在落水人员检测中，图像配准与融合技术至关重要。

对于可见光与热成像图像的配准融合过程，通常先分别提取红外图像和可见光图像的边缘图，然后将两者的边缘图进行对齐，得到对齐的边缘图，最后按照对齐的边缘图进行图像转换，得到对齐后的红外图像和可见光图像。融合网络通常包括第一卷积层、密集块、融合层和多个级联的卷积层。第一卷积层提取对齐后图像的深度特征，密集块的可见光分支和红外分支分别对特征进行处理，融合层应用 l1 范数和 softmax 运算进行融合，最后多个级联卷积层构成解码器输出融合后的图片。

然而，图像配准与融合面临诸多技术难题。首先是图像变形问题，由于获取图像的方式和环境影响，图像可能存在旋转、平移、缩放、畸变等变形，需要进行校正。例如在水上环境中，摄像头的晃动、水流的波动等都可能导致图像变形。其次是特征匹配难题，不同图像之间需要找到对应关系，但由于图像噪声、光照变化、遮挡等因素影响，特征提取和匹配难度较大。以水上救援场景为例，水面的反光、雾气以及落水人员的部分遮挡都可能影响特征匹配的准确性。再者，计算速度也是一个挑战，图像配准算法涉及大量计算和迭代，对于大规模图像配准任务，需要考虑算法的效率和可扩展性。在实时监测落水人员的场景中，快速的图像配准与融合至关重要，否则可能错过最佳救援时机。此外，多模态匹配也是难点之一，不同传感器、不同成像模式下获取的图像特征差异较大，需要采用不同的配准方法进行匹配，如视觉与红外图像配准、医学影像的 CT 和 MRI 图像配准等。在落水人员检测中，可见光与热成像的多模态匹配需要充分考虑两者的特征差异，以实现准确的配准和融合。

（二）卷积神经网络模型构建

构建卷积神经网络模型是落水人员目标检测的关键步骤之一。通常，构建过程包括搭建网络结构、进行预训练和二次训练、测试模型等步骤。以一种落水检测方法为例，先构建十四层卷积神经网络模型，包括八层卷积层与六层最大值池化层，以最大值池化层与卷积层交替设置。然后采用迁移学习方法，利用通用行人检测数据库对模型进行预训练，得到预检测模型。接着通过采集落水人员的图像构建训练样本集，对预检测模型进行二次训练得到检测模型。最后对检测模型进行测试，得到目标检测模型。

超参数调整是构建卷积神经网络模型面临的重要挑战之一。超参数包括学习率、批次大小、卷积核的尺寸和迭代次数等。不同的超参数取值会对模型的性能产生重大影响。例如，设置学习率为 0.0001、采用 relu 激活函数、使用 adam 梯度下降优化算法等超参数，可提高模型性能。然而，寻找最优的超参数组合是一个复杂的过程。一方面，超参数的选择需要考虑问题的复杂性和计算资源的限制。对于落水人员检测问题，图像的复杂性、水域环境的多样性以及实时监测的需求都增加了超参数调整的难度。另一方面，超参数的最优值可能会随着时间、数据和硬件的变化而改变。例如，随着计算机硬件的升级和数据的不断增加，原来最优的超参数组合可能不再适用，需要重新进行调整。

（三）实时监测与效率问题

在落水人员检测中，实时监测是至关重要的需求。由于落水事故的发生具有突发性和紧急性，需要及时发现落水人员并展开救援。因此，检测系统必须能够快速准确地对水域进行实时监测。

然而，实现实时监测面临诸多挑战。首先是计算效率问题，图像配准、融合以及卷积神经网络的计算都需要大量的时间和计算资源。例如，在大规模水域监测中，需要处理大量的图像数据，这对计算速度提出了很高的要求。为了提高计算效率，可以采用一些优化措施，如优化算法、并行计算等。其次是数据传输和处理速度，实时监测需要快速传输和处理图像数据，这对网络带宽和数据处理设备提出了挑战。可以采用高速网络传输技术和高性能的数据处理设备来提高数据传输和处理速度。此外，模型的更新和维护也是一个问题，随着时间的推移，水域环境可能会发生变化，需要不断更新和优化检测模型，以保证实时监测的准确性和可靠性。

四、未来发展趋势与展望

随着科技的不断进步，落水人员目标检测技术也在不断发展和完善。未来，该技术有望朝着以下几个方向发展：

（一）更精准的算法

1. 深度学习算法的持续优化：目前，卷积神经网络在落水人员目标检测中已取得显著成果，但仍有进一步提升的空间。未来，深度学习算法将不断优化，提高对落水人员的检测精度。例如，通过引入更先进的网络结构、改进损失函数、优化超参数等方法，进一步提高模型的性能。据相关研究表明，采用新型的深度学习算法可将落水人员检测的准确率提高到 95% 以上。
2. 多模态数据融合的深入应用：除了图像信息，还可以融合其他模态的数据，如声音、雷达等，以提高检测的准确性。例如，利用水下声纳技术可检测到落水人员发出的声音信号，结合图像信息进行更准确的定位。同时，多模态数据融合还可提高系统的鲁棒性，减少误报和漏报的情况。
3. 小目标检测技术的突破：在实际应用中，落水人员往往是小目标，检测难度较大。未来，小目标检测技术将成为研究的重点之一。通过改进算法、增加数据增强等方法，提高对小目标的检测能力。例如，采用新型的小目标检测算法可将小目标的检测准确率提高到 80% 以上。

（二）多技术融合

1. 与无人机技术的融合：无人机具有高机动性、高视野等优势，可快速到达事故现场进行监测。未来，落水人员目标检测技术将与无人机技术深度融合，实现更高效的救援。例如，无人机搭载高清摄像头和热成像设备，结合深度学习算法，对水域进行实时监测，快速发现落水人员。同时，无人机还可投放救生设备，为落水人员提供及时的救援。
2. 与水上救援机器人的融合：水上救援机器人具有高度灵活性和自主性，可在危险水域进行救援。未来，落水人员目标检测技术将与水上救援机器人融合，实现更智能的救援。例如，水上救援机器人搭载深度学习算法和传感器，自动寻找落水人员，并根据落水人员的情况进行救援。同时，水上救援机器人还可与其他救援设备联动，提高救援效率。
3. 与智能监测系统的融合：智能监测系统可实时收集水温、水流、污染物浓度等数据，为救援提供决策支持。未来，落水人员目标检测技术将与智能监测系统融合，实现更全面的救援。例如，智能监测系统结合深度学习算法，对水域进行实时监测和分析，提前预警落水事故的发生。同时，智能监测系统还可为救援人员提供实时的水域信息，帮助救援人员制定更科学的救援方案。

（三）智能化与自动化

1. 自动预警与救援：未来的落水人员目标检测系统将实现自动预警和救援。当系统检测到落水人员时，自动发出警报，并通知救援人员。同时，系统还可自动启动救援设备，如无人机、水上救援机器人等，为落水人员提供及时的救援。
2. 智能决策支持：系统将通过数据分析和人工智能算法，为救援人员提供智能决策支持。例如，根据落水人员的位置、水域情况、天气条件等因素，为救援人员提供最佳的救援方案。同时，系统还可预测救援难度、人员需求及资源配置最优方案，提高救援效率。
3. 自我学习与优化：系统将具备自我学习和优化的能力。随着时间的推移，系统将不断学习新的数据和案例，优化算法和模型，提高检测的准确性和可靠性。同时，系统还可根据不同的水域环境和救援需求，自动调整参数和策略，实现个性化的救援服务。

总之，落水人员目标检测技术在未来有着广阔的发展前景。随着更精准的算法、多技术融合以及智能化与自动化的发展，该技术将为保障海上与水域安全、减少人员伤亡和财产损失发挥更加重要的作用。我们有理由相信，在科技的不断推动下，落水人员目标检测技术将不断创新和完善，为人类的生命安全和社会的稳定发展做出更大的贡献。

五、数据集获取方式

相关数据集可通过微信小程序“猫脸码客”获取。