开发课题设计，基于YOLOv5的泳池防溺水检测与警报系统

（1）具备游泳者正常游泳检测功能

能识别泳池内的游泳者是否以自由泳、蛙泳、仰泳等划水动作正常游泳。能检测游泳者运动轨迹是否正常

（2）具备溺水检测功能

能判断游泳者是否溺水，能通过分析游泳者是否出现不正常的运动轨迹，头部长时间在水面下，有挣扎动作明显区别于正常划水动作等识别出游泳者是否溺水。

（3）具备溺水者所在泳道检测功能

能识别出溺水者所在泳道，若出现溺水情况能帮助救生员更快救援

（4）具备发现溺水者后的报警功能.

一旦检测到溺水危险情况，系统立即触发警报。

（5）系统监控与管理功能

建一个可联网的监控界面，用于实时查看泳池检测区域，同时记录和管理检测数据和报警信息。

一、系统设计目标

本系统旨在开发一套基于YOLOv5的泳池防溺水检测与警报系统，以提高泳池安全管理的效率和准确性。系统的主要目标包括：首先，能够对游泳者的正常游泳状态进行检测，准确识别自由泳、蛙泳、仰泳等常见划水动作，并分析游泳者的运动轨迹是否正常，从而判断其是否处于安全的游泳状态；其次，具备高效的溺水检测功能，通过分析游泳者的运动轨迹、头部长时间在水面下的情况以及是否存在挣扎动作等特征，精准识别出溺水行为，与正常划水动作形成明显区别，以便及时发现潜在的溺水危险；再次，能够快速检测溺水者所在的泳道，为救生员提供准确的救援位置信息，帮助其更快地实施救援，提高救援效率；此外，系统还具备发现溺水者后的报警功能，一旦检测到溺水危险情况，能够立即触发警报，提醒救生员及时采取行动；最后，系统将建立一个可联网的监控界面，用于实时查看泳池检测区域的监控画面，同时记录和管理检测数据以及报警信息，方便管理人员进行后续的分析和管理。

二、技术路线

在技术实现方面，本系统将采用以下技术路线：首先，以YOLOv5作为基础目标检测模型，并在此基础上进行改进和优化，例如引入DLA-34网络、Semantic Self-Attention机制以及Anchor-free网络等，以提高模型的检测精度和效率，使其能够更好地适应泳池场景下的目标检测需求；其次，在数据准备阶段，将使用带标注的游泳与溺水数据集，这些数据集以YOLO格式标注，涵盖了不同泳姿、不同场景下的游泳者和溺水者图像，通过数据增强处理，进一步提高模型的泛化能力，使其能够在各种复杂的泳池环境中准确检测目标；接着，在运动轨迹分析方面，将通过关键点检测技术获取游泳者身体的关键部位信息，并结合轨迹追踪算法，分析游泳者的运动轨迹，从而判断其游泳状态是否正常；此外，警报系统将利用Python的警报模块，并结合硬件设备（如蜂鸣器）实现警报功能，确保在检测到溺水危险时能够及时发出警报；最后，监控界面将采用PyQt5或Flask等技术搭建，实现可联网的监控功能，方便管理人员随时随地查看泳池检测区域的实时画面，并对检测数据和报警信息进行记录和管理。

三、开发步骤

系统的开发将按照以下步骤进行：首先，在环境搭建阶段，需要安装Python编程语言以及PyTorch深度学习框架等相关依赖，并克隆YOLOv5的代码仓库，配置好训练环境，为后续的模型训练和开发工作做好准备；其次，在数据准备方面，将收集并整理好带标注的游泳与溺水数据集，这些数据集是系统训练的基础，其质量和数量将直接影响模型的性能，同时对数据进行增强处理，如随机裁剪、旋转、翻转等操作，以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力；接着，在模型训练阶段，将使用YOLOv5对目标检测模型进行训练，通过调整超参数（如学习率、批次大小等），优化模型的性能，使其能够在泳池场景下准确地检测出游泳者和溺水者；在系统开发阶段，将实现游泳者的检测与轨迹分析功能，通过分析游泳者的运动轨迹和划水动作，判断其是否处于正常游泳状态；同时开发溺水检测逻辑，结合关键点检测技术，精准识别溺水行为，并实现泳道检测功能，快速定位溺水者所在的泳道，此外还需要实现警报功能，确保在检测到溺水危险时能够及时发出警报提醒救生员；最后，在测试与优化阶段，将在实际的泳池环境中对系统进行全面测试，根据测试结果发现的问题，对模型和算法进行调整和优化，以提高系统的准确性和可靠性。