基于人因闭环反馈的溺水检测验证方法及系统与流程

本发明涉及水上安全监控，具体涉及一种溺水检测验证方法及系统。

背景技术：

1、溺水是全球范围内的重大公共安全问题。在公共游泳池、水上乐园、海滨浴场等场所，虽然通常配有专职救生员，但在人流量大、水面反光、视线遮挡等条件下，救生员难以及时发现所有溺水事件。因此，基于技术的溺水检测系统成为重要的辅助手段。

2、目前，游泳池及自然水域的溺水检测技术主要包括以下几类：ai视觉检测方案、可穿戴设备方案、水下声纳或声学检测方案，以及多传感器融合方案。

3、ai视觉检测方案通过在泳池上方部署摄像头，结合计算机视觉算法实时分析游泳者的姿态和运动轨迹，识别溺水特征姿态，但水面反光、人多遮挡、水质浑浊时检测准确率显著下降，误报率较高，部分产品需通过人工标记逐步训练模型降低误报，依赖人工干预且训练周期长。

4、可穿戴设备方案通过游泳者佩戴内置加速度计、陀螺仪等传感器的手环或智能手表进行运动姿态分析。中国专利cn115457734a公开了一种溺水检测手环，在判定溺水时先振动提醒佩戴者确认，佩戴者手动取消则解除报警，否则自动报警。中国专利cn108597186a公开了一种基于个体化行为模型的溺水报警方法，cn206684903u公开了一种可通过按钮手动关闭报警的智能防溺水手环。上述方案的振动确认本质上是手动取消机制，其隐含假设为正常者会及时取消、溺水者因无法操作而不取消。然而，正常游泳者可能因各种原因无法及时取消，导致误报升级；且该机制仅是取消或不取消的二元判断，未利用设备已有的运动传感器来自动分析振动后的行为变化以更新风险判断。

5、水下声纳或声学检测方案通过在池底部署声波传感器阵列，监测水下声纹异常来识别溺水行为。水下声纳单独使用时准确率有限且误报率较高，因为水花、跳水等正常活动也会产生噪声声纹。

6、多传感器融合方案将上述两种或多种传感器组合，通过交叉验证逻辑降低误报率，例如摄像头与声纳同时检测到异常才触发高级别告警。但所有传感器只观测不干预，融合仅发生在数据层面，当各传感器信号矛盾或噪声较大时，系统无法主动获取额外信息来辅助决策，只能保守等待，导致要么延迟告警，要么放行误报。

7、除溺水检测外，相关安全领域亦存在类似的验证机制。在老年人跌倒检测领域，部分设备采用振动提醒后等待用户手动取消的分级响应机制，与cn115457734a的溺水检测手环类似，均依赖被监控者的主动手动操作。在计算机网络领域，challenge-response（挑战-响应）协议通过验证方主动发出探测、请求方返回响应来验证真实性，但该核心思想在物理安全监控领域尚未得到应用。

8、综合上述分析，现有溺水检测技术存在一个根本性的共同缺陷：所有检测系统均为被动观测系统——它们只看不问。具体而言，现有系统无主动验证能力，检测到异常信号后只能通过更多传感器的被动观测来交叉验证，或等待被监控者的手动操作，无法主动探测被监控者的状态。这导致误报率与漏报率之间的矛盾：为降低误报率而提高检测阈值会导致漏报率上升，为降低漏报率而降低阈值则误报率飙升，这一矛盾在纯被动观测框架下难以根本解决。现有手环的手动取消机制依赖被监控者主动执行手动操作，既增加了用户负担，又无法区分因溺水无法操作和虽被监控者未溺水但未能做出及时响应，仍存在误报空间。更为关键的是，被监控者本人的意识状态、运动能力、行为反应直接决定了是否真正处于危险中，但现有技术从未将人的行为响应作为一项可主动探测的信息源引入检测闭环。

技术实现思路

1、针对现有技术中检测系统均为被动观测、无法主动验证被监控者状态、误报率与漏报率难以兼顾的缺陷，本发明的目的在于提供一种能够降低误报率同时保持高检出率的溺水检测验证方法及系统。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于人因闭环反馈的溺水检测验证方法，包括以下步骤。

3、s1、通过一个或多个传感器检测被监控者的行为数据，当所述行为数据中存在满足预设异常条件的特征时，生成初始风险信号。

4、s2、响应于所述初始风险信号，通过所述被监控者佩戴的可穿戴设备向所述被监控者发出触觉刺激信号。

5、s3、在发出所述触觉刺激信号后的预设时间窗口内，通过传感器持续采集所述被监控者的行为数据，作为响应观测数据。

6、s4、将所述响应观测数据与所述触觉刺激信号发出前的行为数据进行比较，由系统自动判断所述被监控者是否产生有效行为响应而不依赖所述被监控者执行手动操作；其中，所述有效行为响应是指所述被监控者在所述预设时间窗口内产生的表明其具有意识和行动能力的行为变化。

7、s5、根据所述有效行为响应的判断结果更新风险等级，并输出与更新后的风险等级对应的告警信息。

8、本发明还提供一种基于人因闭环反馈的溺水检测验证系统，包括传感器模块、可穿戴设备、处理模块和告警模块，所述处理模块被配置为执行上述方法的步骤。

9、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

10、进一步地，所述有效行为响应的判据包括以下至少一项：被监控者的头部位置从没入水面变为浮出水面；运动特征从异常模式转变为正常游泳模式；可穿戴设备的加速度或角速度数据出现与预设响应性动作匹配的特征变化。

11、进一步地，判断所述被监控者是否产生有效行为响应包括以下至少一种方式：将触觉刺激信号发出前后的行为特征向量进行对比，当变化幅度超过预设阈值时判定为有效行为响应；通过预先训练的机器学习模型识别触觉刺激信号发出后被监控者是否出现预设的响应性动作；分析初始风险信号对应的异常行为特征在触觉刺激信号发出后是否消失或减弱。

12、进一步地，所述触觉刺激信号包括至少一个级别的触觉刺激，当发出第一级触觉刺激信号后未检测到有效行为响应时，发出第二级触觉刺激信号并进行第二次行为响应判断，其中第一级触觉刺激信号的强度低于第二级触觉刺激信号的强度。

13、进一步地，所述触觉刺激信号的强度、振动模式和持续时间根据初始风险信号的等级、被监控者的年龄或游泳能力等级、当前环境条件、被监控者的历史挑战-响应记录中的至少一项进行配置。

14、进一步地，所述一个或多个传感器包括部署于水面上方的图像采集设备、部署于水下的声学传感器、所述可穿戴设备内置的运动传感器中的至少一种。

15、进一步地，更新风险等级包括：当检测到有效行为响应时降低风险等级或解除预警；当未检测到有效行为响应时维持或升级风险等级；当响应判断结果为不确定时维持当前风险等级并触发再次发出触觉刺激信号。

16、进一步地，所述方法还包括闭环反馈步骤：将有效行为响应的判断结果反馈至初始检测步骤，用于动态调整后续检测的阈值参数、风险模型权重或被监控者的响应判据阈值，其中根据被监控者的历史挑战-响应记录对该被监控者个体进行响应判据阈值的自适应调整。

17、进一步地，所述预设时间窗口为2至10秒。

18、进一步地，所述触觉刺激信号还伴随有所述可穿戴设备发出的光信号和/或声音信号。

19、进一步地，所述系统中的可穿戴设备还包括运动传感器，所述运动传感器包括加速度计和陀螺仪。所述系统还包括多传感器融合单元，用于将来自不同传感器的数据进行时间同步和空间关联以实现交叉验证。所述处理模块还包括挑战决策单元，用于根据初始风险信号的等级、被监控者信息和环境条件中的至少一项确定触觉刺激信号的参数。

20、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果。首先，本发明通过触觉刺激挑战和自动行为响应检测，能够区分看起来像溺水但实际有能力响应的误报场景和真正溺水且无法响应的真实危险场景。假设初始检测模块存在一定的误报率，而正常人对触觉刺激产生可检测行为变化的概率很高，则经人因验证后的残余误报率将大幅低于初始误报率，理论上可实现数量级的降低。其次，与cn115457734a等现有技术的手动取消机制不同，本发明的响应检测完全由系统自动完成——被监控者无需按按钮或操作界面，其自然的本能反应（如抬头换气、改变运动方向）即可被传感器系统捕捉并作为响应信号，这既减轻了用户负担，又消除了无法手动取消导致的误判空间。另外，本发明将行为响应的判断结果反馈至初始检测模块，用于动态调整检测参数和风险模型权重，形成闭环优化，特别是通过对个体历史挑战-响应记录的学习，可以自适应调整该个体的响应判据阈值，提高个性化检测精度。此外，本发明的触觉刺激模块（振动马达）和运动传感器（加速度计/陀螺仪）均为现有可穿戴设备的标配组件，响应分析算法为软件实现，无需额外硬件投入，在已有手环加传感器系统的部署条件下，本发明的增量成本接近于零。同时，本发明的验证环节引入的延迟在溺水黄金救援时间内占比较小，且在验证期间一级预警（救生员手环振动提醒）已发出，救生员已开始关注，不会导致真实溺水事件的救援延误。最后，本发明的挑战-响应验证机制不限于溺水检测，可扩展至跌倒检测等多种需要区分异常信号是否真实的安全监控场景。