一种基于多模块集成的实时溺水检测方法及系统

本发明公开了一种基于多模块集成的实时溺水检测方法及系统，属于计算机视觉与人工智能技术领域。针对传统溺水检测方法环境干扰敏感、实时性不足、小目标检测精度低等问题，通过多技术协同优化提出创新方案：采用DWConv构建轻量化主干网络降低计算复杂度；设计动态感受野注意力模块，借助RFAConv抑制噪声干扰；融合SEAM模块增强遮挡目标特征响应；集成BiFPN，提升远距离及小目标检测鲁棒性。实验表明，改进后的DRSB‑YOLO模型mAP@0.5达86.253％，模型体积4.39MB，Windows平台推理速度56.1±5.1FPS，支持1080P视频流实时处理。本发明系统支持跨场景自适应切换及本地/云端双模数据传输，可广泛应用于智能救生等领域，提升溺水预警准确性与时效性。