yolov5+关键点检测实现溺水检测与警报提示（代码+原理）

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//正文开始！

人体关键点检测与人体检测技术结合应用于溺水检测，其意义在于能够实时准确地识别和定位正在水中挣扎或处于危险状态的人物，从而提高监控和预警效率，减少因未能及时发现而导致的溺水悲剧。具体原理和优势包括以下几个方面：

1. 快速定位：首先，通过人体检测技术可以在视频流或图像中迅速锁定人物的位置，尤其是在复杂的水体环境中区分人体与其他物体。

2. 精细识别：人体关键点检测则能进一步提供关于人体姿态和动作的详细信息，如手脚位置、头部朝向等。当人在溺水时，会有特定的动作特征，如无规律的手臂挥动、腿部上下浮动、面部露出水面的时间和次数减少等，这些特征可通过关键点变化体现出来。

3. 行为分析：通过对检测到的关键点运动轨迹和姿势变化进行分析，可以识别出是否属于潜在的溺水行为模式。比如，正常的游泳者与溺水者在水面活动特点上存在显著差异，溺水者往往无法维持有效的划水动作或头颈部位置控制。

4. 自动化预警：基于人工智能算法的系统能够在无人值守的情况下持续工作，一旦检测到可能的溺水行为，系统可以自动触发警报，通知相关人员及时介入救援。
   

结合YOLOv5和关键点检测技术主要用于构建一个能够同时进行目标检测和关键点定位的系统。YOLOv5是一种高效的目标检测算法，具有速度快、准确性高的特点，而关键点检测则是用来预测目标物内部的关键点位置，如人体的手肘、膝盖、面部特征点等。

结合yolov5-主要创新点

在YOLOv5的基础上加入关键点检测的具体原理和步骤通常包括：

1. 模型架构修改：
   需要在YOLOv5的基础网络之上添加关键点预测分支。这个分支通常是回归网络，用于预测每个检测到的目标框内的关键点坐标。

2. 训练数据准备：
   准备包含标注关键点信息的数据集，如COCO数据集就包含了丰富的物体检测和关键点标注信息。

3. 损失函数设计：
   修改YOLOv5原有的损失函数，添加关键点定位误差的部分，如Smooth L1 Loss或者heatmap-based的方法（如 heatmap regression 或 heatmap classification）。

4. 模型训练：
   根据新的模型结构和训练数据进行训练，使得模型不仅能够检测出图像中的物体，还能准确地标记出每个目标的关键点位置。

例如，在CSDN技术社区中提到的“yolov5人脸检测，带关键点检测”的案例，就是在YOLOv5的项目中通过修改模型结构和配置文件，实现了人脸检测的同时还能够对人脸的关键点进行精准回归。对于不同任务，可能还需要根据实际情况调整模型结构和训练策略。

溺水检测

class Tracker:
    def __init__(self):
        # Store the center positions of the objects
        self.center_points = {}
        # Keep the count of the IDs
        # each time a new object id detected, the count will increase by one
        self.id_count = 0


    def update(self, objects_rect):
        # Objects boxes and ids
        objects_bbs_ids = []

        # Get center point of new object
        for rect in objects_rect:
            x, y, w, h = rect
            cx = (x + x + w) // 2
            cy = (y + y + h) // 2

警报提示代码

"frame_check = 7\n",
    "flag = 0\n",
    "while True:\n",
    "    ret,frame=cap.read()\n",
    "    if ret==False:\n",
    "        break\n",
    "    #frame=cv2.resize(frame,(1020,500))\n",
    "    results = model(frame)\n",
    "    imgRGB = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)\n",
    "    \n",
    "    #Apply the mediapipe pose detection module for detection\n",
    "    result = pose.process(imgRGB)\n",
    "    #print(results.pose_landmarks)\n",
    "    h , w , c = frame.shape\n",
    "    # Draw landmarks\n",
    "    if result.pose_landmarks:\n",
    "        mpDraw.draw_landmarks(frame,result.pose_landmarks, mpPose.POSE_CONNECTIONS)\n",
    "        landmarks = result.pose_landmarks.landmark\n",
    "        \n",
    "        #for land in mpPose.PoseLandmark:\n",

因此，将人体关键点检测与人体检测技术整合起来，不仅可以大大提高监控系统的智能化程度，还可以为公共场所的安全管理、水上救援行动提供有力的技术支持。然而，这类技术仍需面对复杂光线、水体波动等因素带来的挑战，并且在算法设计上需要充分考虑各种特殊情况以避免误报和漏报。