吕晓雯，赖春晖，庄煜博，赵克华

(浙江树人大学 信息科技学院，浙江 杭州 310015)

    摘要：针对江边涌潮来时速度极快、易造成人员无法迅速安全撤离等问题，文章提出一种涌潮危险区域目标检测和危险状态预测算法.该算法通过爬虫技术建立大量的涌潮和岸边活动人员的数据集，采用YOLO V4网络对于大量的图像数据集进行训练，建立潮汐和岸边活动人员模型；利用单目视觉测距算法对图像进行识别，从而获取目标在图像视频中的准确位置，并计算出涌潮高度和岸边人员身高，同时获得岸边活动人员距离江岸边的距离，从而计算出图像视频中人员的危险系数.一旦检测到人员危险系数超过阈值，则提供及时预警，从而给予快速救援，保障岸边人员生命安全.

    关键词：YOLO V4网络；目标检测；单目视觉测距；人员危险系数

    中图分类号：TP393                                 文献标志码：A                                      文章编号：1671-2714（2022）03-0001-07