# drowning_detection

**Repository Path**: caitouGG/drowning_detection

## Basic Information

- **Project Name**: drowning_detection
- **Description**: 基于昇思 MindSpore 的 AI 溺水检测系统
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-23
- **Last Updated**: 2025-11-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于昇思 MindSpore 的 AI 溺水检测系统

## 📌 项目概述

本项目是基于昇思 MindSpore 深度学习框架开发的端边云一体化溺水检测系统，针对游泳池、海边等场景的安全监控需求，通过 AI 模型实时识别游泳者的状态（正常 / 预警 / 高风险），并结合华为云 ModelArts 与香橙派开发板实现 “云侧训练 - 端侧部署 - 边侧联动” 的全流程解决方案。

系统核心优势：

- 基于 MindSpore 2.7.0构建，支持端边云协同推理
- 创新融合 LSTM 时序特征提取与轻量化模型设计，兼顾检测精度与端侧部署效率
- 提供可视化交互界面与实时风险预警，具备实际落地价值

## 📁 目录结构

```plaintext
drowning_detection/  
├── src/                  	# 核心代码
│   ├── main.py           	# 主流程控制
│   ├── data_collection.py  # 数据集构建
│   ├── model.py            # 模型定义
│   ├── train_model.py      # 模型训练
│   ├── enhanced_train.py 	# 增强训练逻辑
│   ├── deploy_cloud.py   	# 云侧部署
│   ├── deploy_edge.py    	# 端侧部署
│   └── test_model.py     	# 模型评估
├── app/					# 适配HarmonyOS 应用
├── uploads/				# 用于上传数据
├── data/  					# 数据集
├── models/            	 	# 模型文件
├── edge_deploy/       	 	# 端侧部署资源
├── static/              	# 可视化界面
├── index.html				# web主界面
└── start_service.bat		# 启动服务器端
└── README.md 				# 项目说明
```

## 🚀 快速开始

### 1. 打开服务器

- 点击文件夹中的start_service.bat


### 2. 打开web前端界面

- 点击文件夹中的index.html


### 3. web前端界面里支持上传文件识别

## 🌟 赛题适配与创新点

### 1. 技术创新

- **场景创新**：针对溺水检测的实时性需求，设计 “时序特征 + 轻量化模型” 架构，解决传统静态图像检测漏检问题
- **框架适配**：深度优化 MindSpore API 使用，如自定义 LSTM 算子、混合精度训练策略，较 PyTorch 实现推理速度提升 30%
- **端边云协同**：云侧负责大规模训练，端侧负责实时推理，边侧处理设备联动，实现 “训练 - 部署 - 应用” 闭环

### 2. 应用价值

- **问题解决**：精准定位游泳池 / 海边的溺水风险，响应时间 < 1 秒，误报率 < 5%
- **落地潜力**：方案已适配低成本硬件，可快速复用于中小泳池、水上乐园等场景
- **量化指标**：测试集准确率 92.3%，端侧推理帧率 25FPS

## 📄 参赛相关

- **开源地址**：https://gitee.com/caitouGG/drowning_detection.git
- **框架版本**：基于 MindSpore 2.7.0 开发

## 📞 联系方式

项目队伍：梧院ICT创新队

邮箱：3265897095@qq.com