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World File Search System溺水
因饮酒和吸毒导致溺水 - 2019/20 至 2023/24
计算了与酒精和药物有关的年龄特定溺水率，以确定研究期间澳大利亚人口各年龄组的溺水发生率。这些比率是通过将特定年龄组的溺水事件数除以同一年龄组的总人口数计算得出的，以每 100,000 人表示。这些比率的目的是深入了解不同年龄组如何受到溺水的影响，需要针对哪些预防策略，并更好地了解整个生命周期的溺水趋势。在这份简短的报告中，酒精和药物主要记录在 18 岁以上的人群中，并按此呈现。
使用视频视觉变形金刚的婴儿溺水预防和警报系统
一个年轻人在独自一人或瞬间分散注意力时最有可能淹死（世界卫生组织，2023年）。大多数致命的溺水事件发生在受害者独自一人或目击者但无法拯救他们时发生的。世界卫生组织（WHO）和其他医疗组织将溺水描述为呼吸障碍，或者由于淹没而无法呼吸。WHO将“溺水”定义为致命和非致命性，尽管该术语历史上仅被用来描述在海中死亡的情况。每年，有3,957名印度新生儿因溺水而丧生，一到四岁的孩子最脆弱。实际上，仅次于车祸是1至14岁儿童无意死亡的主要原因。15岁以下儿童中发生了大量的溺水死亡和非致命伤害。在2018年至2023年之间，由于15岁以下儿童溺水受伤，平均有371人溺水死亡和8,300次住院。溺水的孩子可能非常悲惨，并对家庭产生持久影响。由于可能没有足够的时间来拯救溺水的孩子，因此所有努力都应集中在预防上。
开发用于溺水检测的计算机视觉系统的先决条件
在本综述中，我们介绍了在计算机视觉领域应用的关键方法和图像分析方法。到目前为止，已经开发了许多不同的图像处理算法，包括： - 卷积神经网络（CNN） - 循环神经网络（RNN） - 深层生成的概率模型 - 基于编码器的神经网络，但是，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中尤其卓越了图像分类任务和对象攻击任务和对象攻击。他们的成功可以归因于他们考虑图像的二维结构的能力，这比多层感知器是一个优势。CNN由几层组成，每个层都负责处理图像并提取特定特征。这些网络采用三个关键的架构思想来对规模变化，旋转，翻译和空间扭曲进行鲁棒性。这些想法包括使用卷积层用于图像处理，降低空间维度的子采样以及用于数据归一化的激活层。因此，他们使用： - 局部接受场，提供神经元之间的局部二维连通性。- 共享的突触权重，可以在图像中任何地方检测特定特征并减少重量系数的总数。*通讯作者：landwatersun@mail.ru
基于水下计算机视觉的视频溺水检测设备
抽象溺水是一个重要的公共健康问题。视频溺水检测算法是找到溺水受害者的有用工具。但是，溺水研究研究的三个挑战通常会遇到：缺乏实际的溺水视频数据，微妙的早期溺水特征以及缺乏实时时间。在本文中，作者提出了一个水下计算机视觉的溺水检测装置，该检测设备由嵌入式AI设备，相机和防水外壳组成，以解决上述问题。检测设备利用Jetson Nano的高性能计算通过在获得的水下视频流中提出的溺水检测算法实现溺水事件的实时检测。所提出的溺水检测算法主要由两个阶段组成：在第一步中，成功地解决了周围环境的干扰，并为视频溺水检测提供了值得信赖的基础，Yolov5N网络用于根据溺水者的特征来检测近事实的人体。在第二阶段，作者提出了一个基于深层高斯模型，用于快速特征向量检测。轻巧的DDN与高斯模型相结合，以检测高级语义特征的异常，该功能具有更高的鲁棒性，并解决了缺乏溺水视频的缺乏。实验结果表明，所提出的溺水检测算法具有良好的全面性能和实际应用值。
溺水风险和气候变化：最新的评论
抽象的溺水和气候变化都是重要的全球健康威胁，但很少的研究将气候变化与溺水风险联系起来。研究在高收入和低收入和中等收入国家中无意溺水的流行病学，风险因素和预防策略已经扩大了理解，但是对灾难和极端天气相关的溺水需求的理解是研究重点。正如民族国家和研究人员呼吁对气候变化采取行动，其对溺水的影响在很大程度上被忽略了。本最先进的审查将现有的文献视为气候变化，这是全球溺水风险变化的贡献。使用世界气象组织确定的选定与气候变化相关的风险以及作为框架的可持续发展目标的关键风险，我们考虑与热浪，水样气象危害，干旱和水的稀缺性，损害基础设施，海洋生态系统崩溃，流离失所，流离失所，po po和现成的贫穷风险。尽管大气变暖的程度仍然不确定，但气候变化对溺水风险的影响已经在发生，不再被忽略。需要更多的证据表征溺水和低收入和中等收入环境之间的溺水与气候变化之间的联系，溺水干预措施的实施和评估必须反映出地方一级的气候变化风险，这考虑了地理变化以及不平等的后果。此外，预防伤害，减少灾害风险和缓解气候变化部门之间的合作对于防止气候变化阻止溺水方面的进展和进一步倡导气候变化缓解气候变化作为淹没风险降低机制至关重要。