一种水域安全检测警示设备

本发明涉及水域安全，尤其涉及一种水域安全检测警示设备。

背景技术：

1、水域通常是指大面积的水体，包括海洋、湖泊、河流、水库、水渠等。这些水域不仅为人类提供饮用水、灌溉用水等资源，还是生态系统中重要的组成部分，对维持地球上的生命至关重要，水域中经常会有人员游泳等情况的发生，对水面的人员安全情况进行警示，减少溺水情况的发生，提高水域的安全性，是为了保障人们的生命安全、促进社会稳定和经济发展。通过警示和教育，可以提醒人们注意水域安全，提高安全意识，加强自我保护能力。同时，加强安全管理、提高救援能力等措施可以及时发现和解决水域中存在的安全隐患，减少溺水事故的发生，从而减少经济损失，维护社会稳定。这些措施需要政府、社会和个人的共同努力，共同维护水域的安全和可持续发展。

2、现如今水域中的安全工作主要靠拉横幅警告人员远离水域，或者依靠工作人员沿着水域进行不断得巡逻，从而进行安全警示工作，若是有人员发生溺水情况的时候，很难得到工作人员及时的营救，从而使溺水人员丧失了最佳救援时机，导致发生人员溺亡事件，因此提出一种水域安全检测警示设备，便于实时对水面情况进行检测，从而可快速识别人员溺水情况，便于工作人员对其进行救援，提高水域的安全性，保障人们的生命安全。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了便于实时对水面情况进行检测，从而可快速识别的溺水情况，便于对其进行救援，而提出的一种水域安全检测警示设备。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种水域安全检测警示设备，包括供电系统、警示系统和自清理系统，所述供电系统包括太阳能供电模块，用于将太阳能转化为直流电，同时进行充电：电池模块，存储太阳能转化来的电能：电源管理模块，用于负责管理电源供应：电源分配模块，用于将电能进行合理的分配；

4、所述警示系统包括运动检测模块，用于实时监测水面动静：深度学习模块，用于对检测到的物体进行识别和分类：时间计数模块，计算人员在水下的时间：报警模块，用于发出警示信息：通信模块，用于将警示信息发送至外部设备；

5、所述自清理系统包括传感模块，用于检测运动检测模块上的杂质吸附情况：气体喷射模块，用于对运动检测模块上的杂质进行清理。

6、上述技术方案进一步包括：

7、所述运动检测模块首先对水面的人员数据进行采集，所述深度学习模块根据运动检测模块采集到的数据进行识别和分类，区分人和其他物体，所述时间计数模块对深度学习模块识别到的进入水下的人员进行计时，若超过特定时间未移动至水面，所述报警模块便进行警示作用，所述通信模块同时将警示信息传输至外部设备上，实时对水面情况进行检测，从而可快速识别的溺水情况，便于对其进行救援，提高水域的安全性，保障人们的生命安全。

8、所述太阳能供电模块首先将太阳能转化为电能，所述电池模块将太阳能供电模块转化得到的电能进行存储，所述电源管理模块根据此时太阳能供电模块和电池模块的实际情况进行合理的分配电源，所述电源分配模块将电源分配至各个模块，可进行太阳能供电，使用便捷，并且可根据实际情况对太阳能和电能进行合理的分配使用。

9、所述传感模块对运动检测模块上的杂质情况进行检测，若杂质较多，所述气体喷射模块便根据传感模块的检测结果对运动检测模块进行清理，对运动检测模块进行自动清理，避免运动检测模块在户外使用时吸附较多灰尘，影响图像数据获取的精准性。

10、所述深度学习模块)通过卷积神经网络算法对水面的物体进行识别和分类，具体算法公式如下：

11、公式(卷积层)：h＝f(conv(x,w)+b)，其中conv表示卷积操作，w是卷积核，b是偏置：

12、公式(池化层)：h'＝pool(h)，其中pool表示池化操作：

13、公式(全连接层)：y＝f(w*h'+b)，其中w是权重矩阵，b是偏置向量。

14、所述电源管理模块通过阈值判定算法对太阳能供电模块和电池模块进行分配使用，具体算法公式如下：

15、输入：待处理的灰度图像i:

16、初始化阈值t:

17、迭代更新过程：a.统计图像中像素值小于等于t和大于t的像素数量，分别记为n1和n2，b.根据n1、n2计算当前的平均像素值m1和m2，c.计算新的阈值t＝(m1+m2)/2，d.判断新的阈值t是否与旧的阈值相等或相差很小，若是则停止迭代；否则返回步骤a:

18、输出：经过阈值判定后的二值图像。

19、所述运动检测模块通过监控设备对水面图像信息进行数据采集，所述传感模块通过光学传感设备对运动检测模块上的杂质进行检测。

20、所述报警模块通过蜂鸣器和led灯光进行同时报警，通过通过蜂鸣器和led灯光进行同时报警，提高警示效果，便于周围人员快速发现。

21、相比现有技术，本发明的有益效果为：

22、1、本发明中，通过设置警示系统便于实时对水面情况进行检测，从而可快速识别的溺水情况，便于对其进行救援，提高水域的安全性，保障人们的生命安全。

23、2、本发明中，通过设置供电系统可进行太阳能供电，使用便捷，并且可根据实际情况对太阳能和电能进行合理的分配使用。

24、3、本发明中，同时通过自清理系统便于对运动检测模块进行自动清理，避免运动检测模块在户外使用时吸附较多灰尘，影响图像数据获取的精准性。

技术特征：

1.一种水域安全检测警示设备，其特征在于，包括供电系统(1)、警示系统(2)和自清理系统(3)，所述供电系统(1)包括太阳能供电模块(4)，用于将太阳能转化为直流电，同时进行充电：电池模块(5)，存储太阳能转化来的电能：电源管理模块(6)，用于负责管理电源供应：电源分配模块(7)，用于将电能进行合理的分配；

2.根据权利要求1所述的一种水域安全检测警示设备，其特征在于，所述运动检测模块(10)首先对水面的人员数据进行采集，所述深度学习模块(11)根据运动检测模块(10)采集到的数据进行识别和分类，区分人和其他物体，所述时间计数模块(12)对深度学习模块(11)识别到的进入水下的人员进行计时，若超过特定时间未移动至水面，所述报警模块(13)便进行警示作用，所述通信模块(14)同时将警示信息传输至外部设备上。

3.根据权利要求1所述的一种水域安全检测警示设备，其特征在于，所述太阳能供电模块(4)首先将太阳能转化为电能，所述电池模块(5)将太阳能供电模块(4)转化得到的电能进行存储，所述电源管理模块(6)根据此时太阳能供电模块(4)和电池模块(5)的实际情况进行合理的分配电源，所述电源分配模块(7)将电源分配至各个模块。

4.根据权利要求1所述的一种水域安全检测警示设备，其特征在于，所述传感模块(8)对运动检测模块(10)上的杂质情况进行检测，若杂质较多，所述气体喷射模块(9)便根据传感模块(8)的检测结果对运动检测模块(10)进行清理。

5.根据权利要求1所述的一种水域安全检测警示设备，其特征在于，所述深度学习模块(11)通过卷积神经网络算法对水面的物体进行识别和分类，具体算法公式如下：

6.根据权利要求1所述的一种水域安全检测警示设备，其特征在于，所述电源管理模块(6)通过阈值判定算法对太阳能供电模块(4)和电池模块(5)进行分配使用，具体算法公式如下：

7.根据权利要求1所述的一种水域安全检测警示设备，其特征在于，所述运动检测模块(10)通过监控设备对水面图像信息进行数据采集，所述传感模块(8)通过光学传感设备对运动检测模块(10)上的杂质进行检测。

8.根据权利要求1所述的一种水域安全检测警示设备，其特征在于，所述报警模块(13)通过蜂鸣器和led灯光进行同时报警。

技术总结
本发明公开了一种水域安全检测警示设备，涉及水域安全技术领域，其技术方案包括供电系统、警示系统和自清理系统，供电系统包括太阳能供电模块，用于将太阳能转化为直流电，同时进行充电：电池模块，存储太阳能转化来的电能：电源管理模块，用于负责管理电源供应：电源分配模块，用于将电能进行合理的分配，警示系统包括运动检测模块，用于实时监测水面动静：深度学习模块，用于对检测到的物体进行识别和分类：时间计数模块，计算人员在水下的时间：报警模块，用于发出警示信息，本发明通过设置警示系统便于实时对水面情况进行检测，从而可快速识别的溺水情况，便于对其进行救援，提高水域的安全性，保障人们的生命安全。

技术研发人员：刘一均,郑嘉龙,胡江瑜
受保护的技术使用者：四川水利职业技术学院
技术研发日：
技术公布日：2024/5/9