公共游泳场所（泳池、水上乐园等）的安全管理是保障人身安全的关键环节，当前依赖人工值守的模式存在视野盲区、反应延迟等问题，传统视频监控又难以精准区分自由泳、蛙泳等正常动作与挣扎、头部低埋、漂浮不动等溺水前兆动作，易导致危险预警不及时。随着智慧安防与计算机视觉技术的深度融合，YOLO系列算法凭借高效的目标检测能力成为智能防溺水监测的核心技术方案，其中YOLO11作为该系列最新模型，在动态目标跟踪、小目标识别精度及推理速度上较前代（如YOLOv8、YOLO10）显著优化，更能适配游泳场景中“人体被水遮挡、动作变化快”的复杂需求。
基于YOLO11的游泳防溺水检测系统，以YOLO11目标检测模型为核心，针对公共游泳场所（泳池、水上乐园等）的安全监测需求，融合计算机视觉与行为分析技术，实现溺水危险的实时识别、精准预警与高效管理，核心功能可分为以下五大模块：
一、实时动态目标检测
系统依托YOLO11原生的高效目标检测能力，可在泳池场景中实时捕捉人体目标，支持多目标同时监测（最多可稳定识别30+名游泳者），且能精准定位人体关键区域（头部、躯干、手臂）。相较于前代模型，YOLO11的“动态目标跟踪优化”可有效解决游泳场景中“人体快速移动、姿态频繁变化”的检测难题，避免因目标丢失导致的漏检，检测响应延迟≤0.3秒，满足公共泳池“实时监控无间断”的需求。
二、溺水动作智能识别
针对溺水场景的核心需求，系统在YOLO11基础上新增“动作特征分析模块”，可精准区分“正常游泳动作”与“溺水危险动作”：
正常动作识别：能准确归类自由泳、蛙泳、仰泳、站立换气等常规行为，排除安全场景的误判；
溺水动作识别：重点捕捉溺水前兆与危险状态，包括“头部低埋（口鼻接近水面）、手臂无规律挣扎、身体垂直漂浮不动、溺水者无意识下沉”等典型动作，通过对比动作时序特征（如连续5帧内无有效推进动作），进一步提升识别精度，溺水动作识别准确率≥95%，误报率≤3%。
三、复杂场景鲁棒适配
针对游泳场景中“水波纹干扰、人体遮挡、光照变化”等复杂问题，系统通过YOLO11改进与专项优化，强化鲁棒性：
抗遮挡检测：引入CBAM注意力机制，增强头部、手臂等关键区域的特征提取权重，即使人体被其他游泳者遮挡30%以上，仍能稳定识别目标状态；
低光照适配：优化模型骨干网络的暗部特征捕捉能力，结合图像自适应亮度调节算法，在室内泳池灯光昏暗、室外傍晚等场景
基于 YOLO11 的游泳防溺水检测项目，先搭建 Python+PyTorch 软硬件开发环境，整合公开与自建数据构建 10 万张标注数据集（含正常 / 溺水动作、多场景）并预处理增强；再对 YOLO11 集成 CBAM 注意力机制、添加时序分析模块及轻量化优化，按参数训练优化模型（溺水识别准确率 95.6%、边缘设备帧率 26FPS）；最后将模型转换格式部署至边缘设备，开发多端预警与数据管理功能，经实地测试优化，交付含核心模型、部署系统、数据集及文档的完整方案，实现游泳场景溺水实时精准检测与预警。
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