计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
据最新消息，受暴雨影响，郑州地铁全线网车站停运，郑州纯电公交停运，郑州机场取消、延误航班超200架次，途径郑州的多个高速路段全线禁止所有车辆上站。在人工智能时代，我们需要通过AI来检测洪水或泳池内溺水的人，及时做到拯救工作。
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前景概要
据最新消息，郑州国家站24小时降水量已达258.1毫米，大幅刷新历史纪录189.4毫米(1978-07-02)。受暴雨影响，少林寺临时封闭，郑州地铁全线网车站停运，郑州纯电公交停运，郑州机场取消、延误航班超200架次，途径郑州的多个高速路段全线禁止所有车辆上站。目前，郑州市已将防汛Ⅱ级应急响应提升至I级。
极目新闻记者另外采访了解到，郑州市区以及汝州寄料镇，也有多地出现车辆被泡被冲走的情况，当地居民拍摄的视频画面显示，有的小车在洪水中漂浮。
为此，郑州市政府紧急提醒全市人民，此次郑州遭遇的是百年不遇的强降水，形势严峻。请市民尽量待在家中或者安全的地方，注意观察周边环境，提高防灾、避险、自救能力。
今天我们首先以泳池为例，技术发展越先进，可以应用到一切场景。公共游泳池中的水下溺水检测是一项具有挑战性的任务。为了检测溺水游泳者，需要一种可实现的高精度实时检测系统。
今天分享中，有研究者提出了一种新颖的基于相机的溺水检测算法。输入视频序列是从水下摄像机获得的。警戒区内的移动物体将通过背景减法从背景中提取。采用基于帧间的去噪方案来消除水中的复杂干扰。实验结果表明，该算法无需大量计算即可更准确地检测溺水者。
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背景
正至夏季，游泳是一种流行的下班后运动和娱乐活动。尽管配备了专业救生员，但仍有少数人因未及时救援而在溺水事故中重伤甚至死亡。一般情况下，救生员可以发现水面附近发生的事故，并立即营救溺水的游泳者。然而，水下的盲点很难用人眼观察清楚。因此，自动溺水检测系统对于确保游泳池的安全是必不可少的。除了专利中报道的基于摄像头的溺水检测系统外，大多数现有的自动溺水检测系统仍停留在理论框架中。然而，根据新框架的实验结果，所有这些基于相机的溺水检测系统都需要大量计算，或者在游泳池复杂的光照条件下仍然不够准确。水波和气泡的反射会造成严重干扰，导致误报率高。
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新框架
实时背景重建和前景检测广泛应用于运动物体检测。在新的系统中，研究者使用水下摄像机监控游泳池。没有游泳者的游泳池的图像作为背景。为应对游泳池内不同的光照条件，背景图像应随着光照环境的变化而更新。游泳池的主流背景建模方法包括统计平均、时间中值滤波器和高斯混合模型。
高斯混合模型（GMM）是一种流行的背景建模算法，在许多论文中都有提及。然而，GMM需要大量的计算，不适合实时监控。它也容易受到光照变化的影响。在游泳池多变的光照条件下，时间中值滤波器也容易受到光照变化的影响。因此，统计平均方法被用于背景重建。统计平均的优点是不需要大量的计算，并且在建模过程中对光照变化有很强的鲁棒性。
目标检测
视频序列中的帧可能由背景区域和前景对象组成。通过背景减法，可以从背景中提取那些前景对象。对于第 i 行第 j 列监控帧 P(i,j) 的每个像素和相应的背景模型 B(i,j)，P(i,j) 和 M 之间的欧几里得距离 Ed(i,j) (i,j) 描述如下：
基于帧简去噪
持续时间获取。游泳池的水下环境以各种光照条件为特征。水池的瓷砖底部会导致水面上波动的复杂反射，导致进入警戒区的游泳者与反射干扰有关。为了消除反射干扰，不需要从前景图像中擦除反射，但排除其干扰影响，这意味着我们只需要确保反射不会被归类为溺水者，而反射被归类无关紧要作为前景对象。
根据观察，我们发现波动引起的反射是由于水流而产生的动态变化。因此在前景的反射域中，像素的强度以一定的频率交替变化为明暗，导致二值前景图像中相应的连通区域持续时间很短，形状不稳定，而溺水的游泳者移动缓慢甚至水中的静电。因此，那些代表溺水者的连接区域是低速移动或静止的，二值前景图像中相应的连接区域是静止的，并且持续时间长。
为了区分溺水的游泳者和反射，研究者使用二值前景图像中每个连接区域的持续时间信息。方案详情如下：
Step 1：
Set ROI for connected area in frame #n
Step 2：
上图就是为ROI中最大的连接区域设置外部矩形。
ROI 和外部矩形的样本
Step 3：
每当满足：
时，ROI的专用计数器Co将增加 1，这意味着该连接区域的持续时间正在增加。 否则，Co将被设置为零，ROI将被删除。
Step 4：
重置第#n+1帧中的ROI。（请注意，由于物体移动，ROI 的位置略有变化。）
分类
正如上面持续时间获取部分提到的，溺水游泳者图像和反射图像之间最可改进的区别是它们的持续时间。研究者使用持续时间获取中提供的方法来获取所有前景连接区域的Co代表的持续时间信息。
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实验
监控视频序列样本帧
测试帧（左列）及其前景（右列）
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后言
其实这个技术也是有点陈旧，目前的技术都是目标检测+人体姿态识别，这个可能会更加精准有效！
© THE END
计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！
