2025-03-16-水“镜”安澜——基于YOLO11的智能溺水检测系统软件 V1.0 设计说明文档 2025.03.16

这篇文章上次修改于 226 天前，可能其部分内容已经发生变化，如有疑问可询问作者。

为了申请计算机软件著作权，我们考虑到时间充裕且预算有限，决定自行撰写之前开发的溺水检测系统的软件说明文档，而不是委托代理机构。我们将这份文档发布在我的博客上，供自己和有需要的大学同学参考，虽然可能使用频率不高。

推荐使用飞书云文档在线观看效果更佳飞书文档链接

一、引言

1. 编写目的

本文档旨在详细阐述水“镜”安澜——基于 YOLO11 的智能溺水检测系统软件 V1.0 设计说明文档软件 V1.0 的设计和实现过程，以作为申请计算机软件著作权的技术文档。本文档的目标读者包括软件评审人员、开发人员和系统维护人员。

2. 项目背景

溺水是导致意外死亡的主要原因之一，尤其在夏季和水上活动频繁的季节。根据项目书提供的数据，河道为溺水高发地，且溺亡率极高。这一严峻的现状凸显了开发有效溺水检测系统的必要性。

本项目旨在开发一个基于计算机视觉的智能溺水检测系统，利用深度学习技术实现对水域环境中人员行为的实时监控和分析。项目背景源于对提升水域安全管理效率和降低溺水事故发生率的迫切需求，通过采用先进的人工智能技术，为水域安全管理提供智能化的解决方案。

本项目创新性地结合光学摄像头技术，实现高效、全天候的溺水检测系统。通过光学摄像头利用 YOLO11 模型进行河道水面的实例分割和人物的目标检测。系统可以通过计算水面与人物掩模的重合度，判断目标人物溺水状态，若超出设定重合度范围，自动判断其可能溺水，并及时发出警报。项目初衷在于应对夏季高发的溺水事故，传统人工检测存在注意力疲劳、反应时间长、视线受限等局限。项目旨在利用图像处理算法和 YOLO11 模型，研发一套智能溺水检测系统，实现实时监控、精准识别和快速响应。相较于已有的溺水检测方案，如青犀防溺水 AI 算法、DEWS 系统等，本项目方案在硬件和环境适应性上更为灵活。目前项目只适用于河道等地区青少年失足落水的情况，我们计算后期添加人物姿态评估算法，将人物的溺水状态精确到对应的姿态，提高系统的适用范围和准确率。

3. 定义

专有名词	解释
YOLO (You Only Look Once)	一种高效的实时目标检测算法
CV (Computer Vision)	计算机视觉技术，用于使机器“看”和处理图像
GPU (Graphics Processing Unit)	图形处理器，用于加速图像和视频处理任务
CUDA(Compute Unified Device Architecture)	NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型
FPS (Frames Per Second)	每秒帧数，用于衡量视频处理和显示的性能

4. 参考资料

资料名称名称	解释
https://pytorch.org/docs/	PyTorch官方文档
https://github.com/ultralytics/ultralytics	YOLOv11官方网址
https://docs.opencv.org/	OpenCV-Python官方文档
https://ttsmp3.com/ai	AI生成系统报警语音
https://webcamtests.com/	开发过程中用于测试网络摄像头的情况
https://github.com/tkzzzzzz6/downing_detect	我们项目的github网址

二、总体设计

需求概述

我们的溺水检测项目旨在以高通 QCS6490 平台为边缘计算终端平台，通过结合人工智能技术和智能监控系统，实现高效、精准的溺水检测和预警。项目系统采用 YOLO11n 模型，高精度训练，提高 YOLO11 模型的精确度与鲁棒性。结合光学摄像头，能够在各种复杂环境和天气条件下提供全天候的高精度、低延迟、强适应的实时监控系统。我们的项目预计部署于泳池、海滩、湖泊以及河道等多种水域环境，以减少溺水事故的发生，目前项目只适用于河道等地区青少年失足落水的情况，我们计划后期添加人物姿态评估算法，将人物的溺水状态精确到对应的姿态，提高系统的适用范围和准确率。

系统的主要功能需求包括：

实时视频流分析

允许系统接收并处理来自网络摄像头或虚拟摄像头摄像头的实时视频流以及视频文本。系统能够对视频帧进行逐帧分析，以识别和评估水域中个体的行为。此功能是溺水检测系统的核心，因为它为后续的人员检测和行为分析提供了基础数据。

人员检测与跟踪

[!TIP]

• 添加随机高斯模糊，以帮助模型更灵活地适应摄像机焦点。
• 灰度处理,合并颜色通道，使模型更快，并且对主体颜色不敏感。
• 将图像拆分为平铺，以提高小对象的准确性。检测小物体时(尤其是在航拍图像和显微镜等情况下)。
• Mosaic 将训练集中的多张照片合并为拼贴
• 旋转和翻转,并将所有图片的大小都重新设置为 640*640

系统利用先进的计算机视觉和深度学习技术，采用实例分割技术自动识别并标记视频中的人形轮廓。通过跟踪算法，系统能够持续监测个体在视频帧中的位置变化，即使在个体移动或暂时离开摄像头视野的情况下也能保持跟踪。

溺水行为识别

现有的溺水检测系统几乎采用的都是 YOLOV3 以及 YOLOV5 模型作为溺水检测系统的检测模型，在检测和响应时间上相比于 YOLO11 检测模型存在滞后，无法实现实时监控和快速预警。延迟的报警可能导致救援人员无法及时赶到现场，增加溺水者的生命危险。

升级到 YOLO11 后，我们的溺水检测系统在关键性能上有了显著提升。YOLO11 以其快速的实时目标检测和精准的姿态评估能力，使我们能够迅速识别出溺水行为。与 YOLOv9 相比，YOLO11 在保持模型参数精简的同时，通过改进的特征提取技术和 GPU 优化，提高了检测的准确性和速度。这使得我们的系统能够更有效地在第一时间内发现并响应溺水事件，从而挽救生命。

基于 YOLOv11 模型，系统能够分析个体的行为模式，识别出可能的溺水行为。系统会分析个体的姿态、动作和行为变化，如挣扎、静止不动或异常姿势，以判断是否存在溺水风险。此外，YOLO11 的改进使其在较低计算资源下也能保持高性能，适合边缘设备或云端推理使用。

警报系统

一旦系统识别出潜在的溺水行为，警报系统将立即触发。警报可以通过多种方式发出，包括声音警报、视觉警报（如屏幕上的警告信息）或通过移动应用发送通知。该功能确保了救援人员可以迅速响应，采取必要的救助措施。

视频记录与回放

系统具备记录视频的能力，允许用户回放和审查过去的监控视频。这一功能对于事故分析和责任认定至关重要。视频记录还可以用于系统性能评估和优化，以提高溺水检测的准确性和可靠性。

软件结构

系统采用模块化设计，主要包含以下模块：

DOWNING_DETECT/
├── model/
│   ├── best_detect.pt
│   └── best_seg.pt
│
├── output/
│   └── output_video.mp4
│
├── resource/
│   ├── downing_warning.mp3
│   └── 检测到溺水危险.mp3
│
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── audio_manager.py
│   ├── detection_utils.py
│   ├── downing_detect_video.py
│   ├── downing_detect_webcam.py
│   ├── model_loader.py
│   └── video_processor.py
│
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
├── requirements.txt
└── train.py

• _pycache_/: Python 的字节码缓存目录。
• model/: 存放模型文件。
• output/: 存放输出视频。
• resource/: 存放音频资源文件。
• src/: 源代码目录，包含项目的主要 Python 模块。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• main.py: 主程序入口。
• requirements.txt: 项目依赖列表。
• train.py: 模型训练脚本。

三、程序描述

功能

视频处理模块：负责视频流的读取、处理和输出

该模块是系统的核心，负责处理视频流的各个方面。它包括视频捕获，即从文件或摄像头获取视频数据；视频输出，即保存和显示处理后的视频；模型推理，即加载和应用河流和人物检测模型；以及重叠计算，即计算人物与河流的重叠率，这对于识别溺水行为至关重要。视频处理模块确保视频数据能够被有效地读取、分析和输出。

模型加载模块：负责加载和管理深度学习模型

模型加载模块负责加载和管理深度学习模型，这些模型是实现目标检测和图像处理功能的关键。它包括加载人物检测模型和河流检测模型，确保这些模型在系统运行时能够被正确调用。该模块还负责模型的管理和优化，以提高检测的准确性和效率。

检测工具模块：提供目标检测和图像处理功能

检测工具模块提供了一系列功能，用于目标检测和图像处理。它包括绘制河流掩码、绘制人物边界框、计算重叠率、显示警告信息和显示信息消息。这些功能对于分析视频帧中的行为和识别溺水迹象至关重要。检测工具模块是实现溺水检测算法的核心部分。

音频管理模块：处理警报声音的播放

音频管理模块负责处理警报声音的播放。它包括资源管理，即初始化和清理音频资源，以及音频播放，即播放和停止警告音频。在检测到潜在溺水行为时，该模块能够及时发出警报，确保警报能够迅速传达给监控人员或公众。

主程序控制模块：协调各模块工作，提供用户界面

主程序控制模块是系统的协调中心，负责协调各模块的工作，并提供用户界面。它包括初始化 VideoProcessor 进行视频处理，管理用户交互，如选择检测模式（视频文件或虚拟摄像头），以及处理视频输出和警告管理。主程序控制模块确保系统的各个部分能够协同工作，为用户提供一个直观的操作界面。

性能

支持实时视频处理（30FPS 以上）

系统设计需满足实时视频处理的需求，即能够以每秒 30 帧（FPS）以上的速度处理视频流。这意味着系统能够快速分析视频内容，并在极短的时间内识别出潜在的溺水行为。高帧率处理能力对于捕捉快速变化的场景至关重要，确保系统不会错过任何关键瞬间。

检测精度达到 90% 以上

系统的检测精度是衡量其性能的关键指标之一。该系统的目标检测精度需达到 90% 以上，这意味着在所有检测到的目标中，至少有 90% 是正确的溺水行为识别。这一高精度要求确保了系统的可靠性，减少了误报和漏报的可能性，从而提高了溺水检测的准确性和可信度。

推理时间小于 10ms 秒每张图片

支持 1080P 视频处理

系统支持 1080P（全高清）及低于该分辨率的视频处理。高分辨率视频提供了更清晰的图像细节，有助于提高目标检测的准确性。此外，支持高分辨率视频也使得系统能够适应不同的监控环境和设备，增加了系统的适用性和灵活性。

输入项目

视频文件

系统能够处理多种格式的视频文件，包括但不限于 MP4、AVI 等常见格式。这些视频文件可以是预先录制的，也可以是实时生成的。系统支持从本地存储设备或网络位置读取视频文件，以供分析和处理。

以下是我们溺水检测系统支持的视频格式类型:

格式	扩展名	描述
AVI	.avi	音频视频交错格式，支持多种编码方式
MP4	.mp4	常用的压缩格式，兼容性强
MKV	.mkv	开放格式，支持多种视频编码和字幕
MOV	.mov	Apple 的 QuickTime 视频格式
WMV	.wmv	Windows 媒体视频格式
FLV	.flv	Flash 视频格式
WEBM	.webm	针对网络优化的视频格式
MPEG	.mpeg	一种视频压缩标准，广泛使用
3GP	.3gp	移动设备视频格式

摄像头检测

实时摄像头视频流

系统设计支持从实时摄像头视频流中获取数据。这包括物理摄像头（如 CCTV 摄像头）以及虚拟网络摄像头。对于虚拟网络摄像头，系统可以利用网络技术访问同一局域网内的平板和手机摄像头。这种设计提供了更大的灵活性，允许在没有物理摄像头的情况下，使用移动设备的摄像头作为监控设备。

虚拟网络摄像头

虚拟网络摄像头的实现需要在移动设备上安装相应的 webcam 应用。安装完成后，只要设备在同一局域网下，系统就可以直接调用平板和手机的摄像头。通常情况下，手机摄像头能够提供更高分辨率的图像，但可能在某些应用场景中不如物理摄像头广泛适用。

配置参数

系统运行需要一系列配置参数，这些参数可以由用户根据具体需求进行设置。配置参数包括视频源选择、输出路径等。用户可以通过命令行界面（CLI）输入这些参数，以定制系统的运行行为。

输出项目

处理后的视频文件。

系统在完成检测过程后，将自动将相应的检测结果保存到名为 output 的文件夹中，以便于集中存放和管理输出的视频文件，确保用户可以方便地访问和查看这些检测结果。

实时警报信息

检测状态日志。

算法

图像预处理：

图像预处理是训练溺水检测系统的模型中的一个关键步骤，旨在提高模型对图像的适应性和准确性。在训练模型之间我们对数据集采用了以下数据预处理方法:

• 随机高斯模糊：通过添加随机高斯模糊，系统能够模拟不同摄像机焦点条件下的图像，从而使模型更加灵活，能够适应各种不同的视觉环境。
• 灰度处理：将彩色图像转换为灰度图像，合并颜色通道，减少计算复杂度，使模型运行更快，同时降低模型对主体颜色的敏感度，提高检测的鲁棒性。
• 图像拆分平铺：为了提高对小物体检测的准确性，特别是在航拍图像和显微镜图像等情况下，系统将图像拆分为多个小块进行处理，以捕捉更多细节。
• Mosaic 数据增强：通过将训练集中的多张照片合并为一张拼贴图像，系统能够增加训练数据的多样性，提高模型对未见场景的泛化能力。
• 旋转和翻转：对图像进行随机旋转和翻转，以模拟不同的拍摄角度，增强模型对不同方向目标的识别能力。同时，将所有图片的大小统一重新设置为 640x640 像素，以适应模型的输入要求。

目标检测、语义分割以及实例分割技术

目标检测

目标检测就像是给视频中的每个物体贴上标签。想象一下，你在看一个视频，视频中有很多人和物体，目标检测技术要做的就是识别出视频中的每个人或物体，并在它们周围画一个框，同时告诉计算机：“看，这里有一个目标！” 这样，计算机就知道视频中有哪些物体，它们在哪里了。

实例分割

实例分割则更进一步，它不仅要识别出视频中的每个人或物体，还要精确地知道每个目标的边界在哪里。这就像是用一支笔画出每个人的轮廓，确保没有两个人的轮廓重叠。这样，即使有多个人站在一起，计算机也能清楚地区分出谁是谁。

语义分割

语义分割与实例分割有些相似，但它关注的是图像中的每个像素属于哪个类别，比如河流、草地或道路。它会给图像中的每个像素分配一个标签，告诉我们这个像素是属于河流还是其他什么。这就像是给一幅画中的每个部分上色，每种颜色代表一种不同的物体或区域。

我们的系统主要训练了两个 YOLO11 模型分别完成对人物同时进行目标检测与实例分割的 detection 模型以及对河流进行语义分割的 seg 模型。

溺水检测算法

溺水检测算法是系统的核心，它结合了目标检测、实例分割和语义分割技术，以实现对溺水行为的准确识别。

• 目标检测与实例分割：首先对人物进行目标检测与实例分割，以识别和定位图像中的人物。
• 语义分割：对河流等水域进行语义分割，以区分水域和其他区域。
• 重叠率计算：计算检测出的人物像素点与河流像素点的重叠率。如果人在目标检测的像素点中与河流的像素点的重叠率在 80% 以上，系统预测人有溺水的风险，并发出报警提示。如果人在实例分割的像素点与河流的像素点的重叠率在 75% 以上，系统检测到人溺水，并发出报警提示，同时进行语义播报，提示安保人员采取行动。

程序逻辑

主要处理流程：

视频输入

系统接收的视频输入可以是本地存储的文件，如 MP4 或 AVI 格式，或是实时捕获的摄像头视频流。此外，系统设计有网络功能，能够在同一局域网内直接调用平板和手机的摄像头，这增加了系统的灵活性和适用性。对于网络摄像头，系统将通过网络协议（如 RTSP）接收视频数据。

帧处理

视频流在输入后被分解为单独的帧，这些帧随后被送入预处理模块。

模型检测

• 人物目标检测与实例分割模型：负责识别和定位视频中的每个人，为每个人绘制边界框，并输出位置信息。
• 河流语义分割模型：进行像素级别的分割，精确区分个体轮廓，为行为分析提供详细数据。

行为分析

系统分析个体的行为，特别是与水域相关的活动。这包括：

• 计算个体与河流等水域的像素点重叠率，判断个体是否处于溺水风险中。
• 分析个体的姿态和动作，识别出挣扎、静止不动或异常姿势等可能的溺水迹象。

警报触发

基于行为分析的结果，系统决定是否触发警报。警报触发条件包括：

• 个体与水域的重叠率超过 80%，系统预测存在溺水风险，发出警报提示。
• 个体与水域的重叠率超过 75%，系统确认检测到溺水行为，发出警报，并进行语义播报提示安保人员。

视频输出

处理后的视频帧被重新组合成视频流，用于记录、回放或进一步分析。这不仅有助于事故后的审查，也可以用于系统性能的评估和优化。视频输出模块负责将处理后的视频保存到指定路径，并提供回放功能，以便用户可以查看和分析检测结果。

接口

视频输入接口

视频输入接口负责接收和处理来自不同来源的视频数据。这个接口支持多种视频输入格式，包括但不限于 MP4、AVI 等，以适应不同的监控环境和设备。此外，该接口还支持实时视频流，能够从网络摄像头、物理摄像头或移动设备捕获视频。为了提高系统的灵活性和适应性，视频输入接口还应能够处理不同分辨率和帧率的视频数据。

• 功能：
  • 支持多种视频文件格式的读取。
  • 能够从网络摄像头或移动设备捕获实时视频流。
  • 处理不同分辨率和帧率的视频数据。

模型调用接口

模型调用接口是系统与深度学习模型交互的关键。它负责加载、管理和调用用于目标检测、实例分割和语义分割的模型。这个接口确保模型能够在需要时被快速且准确地调用，从而实现高效的视频分析和处理。

• 功能：
  • 加载预训练的深度学习模型。
  • 提供模型调用的 API，以便在视频处理过程中进行目标检测和分割。
  • 管理和优化模型的内存使用，确保系统的稳定运行。

警报系统接口

警报系统接口负责在检测到潜在溺水行为时触发警报。这个接口需要能够快速响应检测结果，并根据预设的阈值决定是否发出警报。警报可以通过声音、视觉信号或移动通知等多种方式发出，以确保信息能够及时传达给监控人员。

• 功能：
  • 根据溺水检测算法的输出决定是否触发警报。
  • 支持多种警报方式，包括声音、视觉信号和移动通知。
  • 确保警报的及时性和准确性。

用户交互接口

用户交互接口是系统与用户之间沟通的渠道。它提供了一个用户友好的界面，使用户能够轻松地配置系统参数、选择视频源、查看检测结果和接收警报。这个接口的设计应考虑到易用性和直观性，以降低用户的使用门槛。

• 功能：
  • 提供用户配置系统参数的界面，如检测灵敏度、警报阈值等。
  • 允许用户选择视频输入源和查看处理后的视频。
  • 显示实时警报信息和系统状态更新。
  • 提供用户反馈和系统性能评估的途径。

存储分配

模型文件：./model/

输出文件：./output/

资源文件：./resource/

源代码：./src/

限制条件

- Python 3.8+运行环境

- CUDA支持（推荐）

- 最小8GB内存

- 支持OpenCV的操作系统

测试要点

视频处理性能测试

视频处理性能测试旨在评估系统处理视频流的能力，包括实时性、帧率和视频质量。测试将模拟不同的视频输入条件，如不同的分辨率、帧率和编码格式，以确保系统能够在各种情况下稳定运行。

• 目标：确保系统能够以至少 30FPS 的速度处理 1080P 视频，同时保持低延迟。
• 方法：使用不同参数的视频文件进行播放，测量处理时间和输出视频的质量。

检测准确率测试

检测准确率测试用于验证目标检测和实例分割模型的准确性。这包括检测模型能否正确识别和定位视频中的人物，以及分割模型能否准确区分个体和背景。

• 目标：达到 90% 以上的检测准确率。
• 方法：通过与人工标注的测试集比较，计算模型的精确度、召回率和 F1 分数。

警报系统响应测试

警报系统响应测试确保在检测到溺水行为时，系统能够及时发出警报。这包括测试警报的触发逻辑和警报的传递速度。

• 目标：警报响应时间小于 1 秒。
• 方法：模拟溺水场景，测量从检测到警报发出的时间。

内存占用测试

内存占用测试评估系统运行时的内存使用情况，以确保系统在资源有限的环境中也能高效运行。

• 目标：优化内存使用，避免内存泄漏。
• 方法：监控系统运行过程中的内存使用情况，特别是在处理大量视频数据时。

长时间运行稳定性测试

长时间运行稳定性测试用于验证系统在连续运行条件下的稳定性和可靠性。这包括测试系统是否能够长时间稳定运行而不出现崩溃或性能下降。

• 目标：确保系统能够连续运行至少 72 小时无故障。
• 方法：让系统连续处理视频流，监控其性能和资源使用情况。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/your-username/drowning-detection.git
cd drowning-detection

创建并激活虚拟环境(推荐):

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上使用 venv\Scripts\activate

安装依赖:

pip install -r requirements.txt

这将安装项目所需的所有依赖项,并确保版本与开发环境一致。

注意: 如果您在安装过程中遇到任何问题,特别是与 CUDA 或 GPU 支持相关的问题,请参考 PyTorch 官方文档以获取适合您系统的安装说明。

使用说明

确保您有适当的视频文件用于检测。

修改 main.py 中的 video_path 变量,指向您的视频文件:

video_path = "path/to/your/video.mp4"

运行主程序:

python main.py

程序将开始处理视频,并在检测到潜在溺水危险时发出警告。

按 ‘q’ 键退出程序。

四、项目总结

在反思这个溺水检测项目时，我们意识到技术的进步不仅仅是为了创新，更是为了解决实际问题，保护人们的生命安全。我们的项目通过结合最新的人工智能技术和多种监控手段，旨在减少溺水事故，这是一个极具社会价值的目标。我们认识到，尽管技术提供了强大的工具，但真正的挑战在于如何将这些工具有效地应用于实际场景中，以及如何确保系统的稳定性和可靠性。未来，我们将继续优化算法，提高系统的响应速度和准确性，同时，我们也将探索如何降低成本，使这项技术能够更广泛地应用于各种水域，从而保护更多人的生命。

在推广方面，我们认为教育和意识提升同样重要。如果可行的话，我们将与学校、社区和地方政府合作，提高公众对溺水风险的认识，并教育他们如何使用我们的系统。此外，我们也将通过各种媒体渠道，如社交媒体、公共讲座和行业会议，来展示我们的技术成果，以吸引更多的关注和支持。我们相信，通过技术的推广和公众意识的提高，我们可以共同构建一个更安全的水上环境。让人类拥有更美好的未来！