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摘要：本发明揭示了一种多维特征集成网络的溺水识别监测方法，包括以下步骤：S1、获取游泳人员身体特征属性，用于构建并训练特征空间；S2、构建每个游泳人员的数据集空间并映射到全局坐标系中；S3、训练神经网络结构，构建正常游泳人员与其行为特征属性以及溺水人员与其行为特征属性的关联；S4、在神经网络构建并训练完成后，对新的游泳人员数据与正常人员特征向量和溺水人员特征向量分别进行相似度计算；S5、将训练好的模型应用于游泳场景的实时监控中。传统方法存在监测不全面、响应不及时的问题，无法准确识别和预警溺水风险。而本专利采用了多维特征集成网络和加权相似度计算，结合Boosting和Stacking的优势，特别引入了注意力机制和实时监控系统，从而显著提高了溺水识别的准确性和响应速度，确保了溺水人员的安全。
主权项：1.基于多维特征集成网络的溺水识别监测方法，其特征包括如下方法步骤：S1、获取游泳人员身体特征属性，用于构建并训练特征空间，其中使用异常检测公式监测溺水时皮肤颜色，使用肌电信号生成公式绘制频谱图，使用气泡面积计算公式计算气泡面积；S2、构建每个游泳人员的数据集空间并映射到全局坐标系中；S3、训练神经网络结构，构建正常游泳人员与其行为特征属性以及溺水人员与其行为特征属性的关联，其中Boosting模型输出公式进行结果输出，使用注意力机制计算公式计算模型结果权重，使用损失函数计算公式获得模型训练损失；S4、在神经网络构建并训练完成后，对新的游泳人员数据与正常人员特征向量和溺水人员特征向量分别进行相似度计算，其中使用局部加权余弦相似度公式计算局部相似度，使用全局加权余弦相似度公式计算全局相似度，使用融合公式计算最终相似度值；S5、将训练好的模型应用于游泳场景的实时监控中。
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百度查询： 海南省水利水电勘测设计研究院有限公司 一种多维特征集成网络的溺水识别监测方法
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