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CN111833567B - 一种基于uwb、九轴陀螺仪的运动检测系统 - Google Patents

一种基于uwb、九轴陀螺仪的运动检测系统 Download PDF

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CN111833567B
CN111833567B CN202010480565.XA CN202010480565A CN111833567B CN 111833567 B CN111833567 B CN 111833567B CN 202010480565 A CN202010480565 A CN 202010480565A CN 111833567 B CN111833567 B CN 111833567B
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CN
China
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uwb
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axis gyroscope
base station
swimmer
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Beijing Fangde Yongan Sports Culture Co ltd
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Abstract

本说明书一个或多个实施例提供一种基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，通过在智能泳帽中设置第一UWB定位模块和九轴陀螺仪，在终端手环中设置第二UWB定位模块和提示模块，还设置有UWB基站，通过各UWB定位模块和UWB基站之间的通信，获取智能泳帽即游泳者的位置，通过监控UWB基站发送的第一UWB定位信息的通信状态，判断游泳者是否处于溺水状态，相比于现有技术中将检测部位设置为手环等部位更加合理、准确，能够在判断为溺水后第一时间通过终端手环提醒救护人员，并且确定溺水的游泳者的位置。

Description

一种基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及运动检测技术领域，尤其涉及一种基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统。
背景技术
随着科技进步，人们生活水平的提高，游泳已成为一项休闲娱乐的体育运动。甚至从小学起，学校就要求学生会游泳，上游泳课；因此基本上全民会游泳，游泳变成了一种健康娱乐的活动。然而游泳是一项有风险的运动，容易发生溺水事件，对于初学者更是如此，游泳老手如果遇到抽筋等情况，也会发生溺水。游泳是一项运动数据难于获取运动，比如：姿态、运动量，传感器位置对于游泳者来说，影响很大，比如戴在手腕上，手腕运动很复杂，不能够很好分辨，不确定多。因此，需要一个有效方式来获取游泳者的相关数据(位置数据、姿态数据、温度数据等)，以便在游泳者发生溺水危险时候及时并干扰其他游泳者展开营救，以便游泳者获取自己有效游泳数据，更好有效的练习训练游泳。
专利申请号：201910037317.5的文献公开了基于UWB的游泳池可穿戴检测系统，其特征在于可穿戴装置、数据传输端及处理端，对于可穿戴位置没有做表述，对于穿戴设备采集数据仅限于：脉搏、血氧、心率数据、体温，同时该系统中游泳者的报警系统(LED或LCD显示屏)是集成在游泳者可穿戴的设备上，存在三个不足：1、导致该可穿戴设备体积较大或续航短；2、报警判据(脉搏+血氧+心率+体温传感器数据)局限和报警阈值不可调节；专利申请号：201811003121.6的文献公开了一种融合UWB室内定位与视频目标监测与跟踪技术的溺水行为监测方法，其特征在于基于手环获取位置信息，基于位置信息的图像进行数据分析进行综合分析从而监测识别溺水行为，对于救生员如何及时获知危险情况没有做任何表述。但是在检测溺水是通过视频、定位信息和水深信息并实时检测和跟踪泳池内的游泳人员，根据提取的特征和设定的条件进行溺水判断存在较大的不足，该判据在如：狗刨泳姿、手不出水面的蛙泳、手不出水面时的仰泳等泳姿时导致UWB无信号，UWB信号丢失一定时间后，会导致触发误报警。水深信号并不能真实反应人在水中的真实水深，因此通过水深判断也会导致较高概率误触发频闪报警，同时视频检测受光干扰，检测频闪报警的准确性有待测试。专利号：201710211746.0的文献公开一种智慧游泳运动系统及实现运动管理方法，其他特征在于，所述UWB穿戴设备为泳帽，定位标签设置于泳帽上，其特征在于，包括游泳者手环/或脚环，采集人体数据，相应数据分开，手环数据或者脚环数据存在不确定性，存在盲点，对于泳帽佩戴UWB标签没有做详细表述，佩戴位置未知，没法获取具体游泳者状态。
以上公开专利文献在获取稳定位置数据，存在很多盲点及不确定性，由于分析数据千差万别，游泳者游泳姿态无从获得，对于游泳安全监控及游泳者行为存在误判和效率低，而且对于处于溺水状态游泳者，没有安静指引和处理功能。因此，研发一套稳定可靠及时发现溺水者的系统对于拯救人的生命安全有重大意义。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，以解决上述提出的全部或其中一个技术问题。
基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，包括：智能泳帽、终端手环、UWB基站、信息服务端和激光追踪灯；
所述智能泳帽，包括泳帽本体、第一UWB定位模块和九轴陀螺仪，所述第一UWB定位模块和所述九轴陀螺仪以可拆卸方式安装在所述智能泳帽上，所述九轴陀螺仪用于测量角速度信息，所述第一UWB定位模块测量UWB定位信息并与所述UWB基站进行通信，将各测量信息发送至所述UWB基站；
所述终端手环，包括第二UWB定位模块和提示模块，所述第二UWB定位模块用于与所述UWB基站进行通信；
所述UWB基站，用于根据所述第一UWB定位模块发送的数据获取游泳者的定位信息，并发送给所述信息服务端，还用于与所述第一UWB定位模块和所述第二UWB定位模块通信；
所述信息服务端，用于根据所述信息服务端根据所述UWB基站接收所述第一UWB定位信息的通信状态，若判断为溺水状态，则向所述终端手环发送报警信息，使所述终端手环的提示模块发出提示，并根据所述智能泳帽的位置信息，控制所述激光追踪灯以预设颜色和亮度照射所述第一UWB定位模块的位置，所述UWB基站还用于根据所述九轴陀螺仪测得的角速度信息，得出游泳者的姿态信息，并发送至所述终端手环。
优选地，信息服务端根据所述UWB基站接收所述第一UWB定位信息的通信状态，判断游泳者是否处于溺水状态包括：
定义通信状态序列
Figure GDA0002679700390000031
定义非溺水概率
P(Xk)，其中Xk＝<xk,xk-1,…,x0；
定义溺水判断条件为
P(Xk)＜ζ；
其中ζ为溺水判断阈值，将所有样本数据用百分比表示，得到
Figure GDA0002679700390000032
其中S为样本集合；
将概率函数P(Xk)进行变换，改为学习条件概率函数P(xk+1|Xk)，概率函数与学习条件概率函数的关系为
Figure GDA0002679700390000041
溺水判断条件变为
Figure GDA0002679700390000042
m为序列参数，当m足够大时，溺水判断条件为
Figure GDA0002679700390000043
其中σ为定义的阈值；
学习样本为长度n+1的通信状态序列的集合，需要学习的函数f定义为
Figure GDA0002679700390000044
Figure GDA0002679700390000045
其中G为参数，学习误差函数采用交叉熵
Figure GDA0002679700390000046
其中
Figure GDA0002679700390000047
优选地，函数f的学习方式采用梯度下降法。
优选地，UWB基站根据所述九轴陀螺仪测得的角速度信息，得出游泳者的姿态信息包括：
定义集合S为姿态集合，
Figure GDA0002679700390000048
为某姿态的曲线模板；
其中t为时间，W为参数；
在最近时间T内对每一个姿态曲线模板进行最小二乘法拟合，以最小拟合误差的姿态曲线模板为估计的姿态；
定义误差
Figure GDA0002679700390000051
最小误差
Figure GDA0002679700390000052
Figure GDA0002679700390000053
输出姿态为
Figure GDA0002679700390000054
优选地，智能泳帽包括泳帽本体和袋体，所述袋体固定在所述泳帽本体外部，所述袋体上还设有用于将所述袋体内的物体锁紧在所述袋体内的锁紧机构。
优选地，激光追踪灯包括LED激光光束灯和三轴旋转云台，所述UWB基站用于控制所述LED激光光束灯的颜色和亮度，并控制所述三轴旋转云台旋转。
优选地，系统还包括状态追踪摄像头，所述UWB基站判断游泳者为溺水状态时，控制所述状态追踪摄像头对游泳者进行实时追踪录像。
优选地，智能泳帽和所述终端手环中均设有无线充电模块或触点充电模块。
从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，通过在智能泳帽中设置第一UWB定位模块和九轴陀螺仪，在终端手环中设置第二UWB定位模块和提示模块，还设置有UWB基站，通过各UWB定位模块和UWB基站之间的通信，获取智能泳帽即游泳者的位置，通过监控UWB基站发送的第一UWB定位信息的通信状态，判断游泳者是否处于溺水状态，相比于现有技术中将检测部位设置为手环等部位更加合理、准确，能够在判断为溺水后第一时间通过终端手环提醒救护人员，并且确定溺水的游泳者的位置。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个或多个实施例的运动检测系统框架示意图；
图2为本说明书一个或多个实施例的运动检测系统运行流程示意图；
图3为本说明书一个或多个实施例的运动检测系统工作示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
本说明书一个或多个实施例公开了一种基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，其特征在于，包括：智能泳帽、终端手环、UWB基站、信息服务端和激光追踪灯；
所述智能泳帽，包括泳帽本体、第一UWB定位模块和九轴陀螺仪，所述第一UWB定位模块和所述九轴陀螺仪以可拆卸方式安装在所述智能泳帽上，所述九轴陀螺仪用于测量角速度信息，所述第一UWB定位模块测量UWB定位信息并与所述UWB基站进行通信，将各测量信息发送至所述UWB基站；
所述终端手环，包括第二UWB定位模块和提示模块，所述第二UWB定位模块用于与所述UWB基站进行通信；
所述UWB基站，用于根据所述第一UWB定位模块发送的数据获取游泳者的定位信息，并发送给所述信息服务端，还用于与所述第一UWB定位模块和所述第二UWB定位模块通信；
所述信息服务端，用于根据UWB基站发送的第一UWB定位信息的通信状态，判断游泳者是否处于溺水状态，若判断为溺水状态，则向所述终端手环发送报警信息，使所述终端手环的提示模块发出提示，并根据所述智能泳帽的位置信息，控制所述激光追踪灯以预设颜色和亮度照射所述第一UWB定位模块的位置，所述UWB基站还用于根据所述九轴陀螺仪测得的角速度信息，得出游泳者的姿态信息，并发送至所述终端手环。
本发明通过在智能泳帽中设置第一UWB定位模块和九轴陀螺仪，在终端手环中设置第二UWB定位模块和提示模块，还设置有UWB基站，通过各UWB定位模块和UWB基站之间的通信，获取智能泳帽即游泳者的位置，通过监控UWB基站发送的第一UWB定位信息的通信状态，判断游泳者是否处于溺水状态，相比于现有技术中将检测部位设置为手环等部位更加合理、准确，能够在判断为溺水后第一时间通过终端手环提醒救护人员，并且确定溺水的游泳者的位置。
举例来说，第一UWB定位模块和第二UWB定位模块均为DWM1000模块，智能泳帽还包括NFR52832主控、红外温度传感器、水压传感器和设备状态指示灯，其中设备状态指示灯用于指示各设备的工作状态，红外温度传感器和水压传感器测得的信息可发送至所述信息服务端，信息服务端可结合人体温度信息、水压信息、九轴陀螺仪测得的角速度曲线，综合判断溺水状态，提高判断的准确程度。
终端手环中的提示模块可选用震动马达或指示灯。
作为一种实施方式，智能泳帽戴在游泳者头部，并以固定频率通过UWB基站与信息服务端通信；当游泳者的头部进入水面以下，通信断开，而溺水时人在水面以下，故可以通过通信状况判断是否溺水；但通信断开不一定是游泳者的头部进入水面以下，也可能是信号受到干扰的原因，游泳者头部在水面以下也并不一定是溺水，所以根据通信状况判断是否溺水需要一个不简单的算法。在本文中采用根据样本来学习一个非溺水概率函数；此时我们遇到特殊情况，特殊之处在于我们只有正样本，即所有采用数据均不包括溺水情况，所以采用异常情况判断的方法，即当概率小于某个阈值时，便认定为溺水。
所述UWB基站根据与所述第一UWB定位模块之间的通信状态，判断游泳者是否处于溺水状态包括：
定义通信状态序列
Figure GDA0002679700390000081
定义非溺水概率
P(Xk)，其中Xk＝<xk,xk-1,…,x0；
定义溺水判断条件为
P(Xk)＜ζ；
溺水判断阈值ζ应该选择合适的值，使对所有样本数据，上式不成立；同时ζ应该尽可能大，以减少漏报概率，但又不应该太大，造成过多的虚警；综合考虑，可以把所有样本数据给为百分之多少样本数据，即
Figure GDA0002679700390000082
其中S为样本集合；
将概率函数P(Xk)进行变换，改为学习条件概率函数P(xk+1|Xk)，概率函数与学习条件概率函数的关系为
Figure GDA0002679700390000083
溺水判断条件变为
Figure GDA0002679700390000084
m为序列参数，当m足够大时，可以认为时间比较久的P(Xk-m)不影响判断是否溺水溺水判断条件为
Figure GDA0002679700390000091
其中σ为定义的阈值；
σ可通过类似的方法取值，即
Figure GDA0002679700390000092
因为过长的通信状态序列是没有意义的，可以截取固定长度序列进行预测，即
Figure GDA0002679700390000093
学习样本为长度n+1的通信状态序列的集合，需要学习的函数f定义为
Figure GDA0002679700390000094
Figure GDA0002679700390000095
其中G为参数，学习误差函数采用交叉熵
Figure GDA0002679700390000096
其中
Figure GDA0002679700390000097
作为一种实施方式，函数f可以自由选择，学习方式可采用梯度下降法。
作为一种实施方式，UWB基站根据所述九轴陀螺仪测得的角速度信息，得出游泳者的姿态信息包括：
定义集合S为姿态集合，
Figure GDA0002679700390000101
为某姿态的曲线模板；
其中t为时间，W为参数；
在最近时间T内对每一个姿态曲线模板进行最小二乘法拟合，以最小拟合误差的姿态曲线模板为估计的姿态；
定义误差
Figure GDA0002679700390000102
最小误差
Figure GDA0002679700390000103
Figure GDA0002679700390000104
输出姿态为
Figure GDA0002679700390000105
举例来说，姿态曲线模板如下表1所示。
Figure GDA0002679700390000106
表1
通过对智能泳帽采集到的用户位置速度数据、水位深度数据、姿态数据、温度数据、时间数据分析，不断优化溺水检测算法和泳姿估计算法。
基于已有算法对用户的个人数据进行匹配用户游泳的泳姿、危险系数、水平阶段，从而更好的提示和告知救生员对重点游客进行重点关注，及早发现危险并有效降低或避免实质危险的发生。
通过对智能泳帽采集的数据，判断用户游泳的泳姿，并指导泳姿存在的不足，配合视频追踪的实时视频，辅助提高用户的游泳水平。
通过采集到的用户游泳数据，计算用户游泳的卡路里数据和实际游泳里程和实际游泳速度曲线。辅助判断运动量和实际速度
作为一种实施方式，智能泳帽包括泳帽本体和袋体，所述袋体固定在所述泳帽本体外部，所述袋体上还设有用于将所述袋体内的物体锁紧在所述袋体内的锁紧机构，锁紧机构可以为松紧带或拉链，也可选用具有防水功能的封口。
作为一种实施方式，激光追踪灯包括LED激光光束灯和三轴旋转云台，所述UWB基站用于控制所述LED激光光束灯的颜色和亮度，并控制所述三轴旋转云台旋转。
举例来说，当终端手环接收到危险信息时，终端手环立即震动、指示灯亮红色提示有危险报警，激光追踪灯立即按指定颜色和亮度照射危险发生位置(如同时存在多个危险发生时，将会按照设定频率逐一照射指引工作人员和游泳者)。
作为一种实施方式，本系统还包括状态追踪摄像头，所述UWB基站判断游泳者为溺水状态时，控制所述状态追踪摄像头对游泳者进行实时追踪录像。
举例来说，状态追踪摄像头接收到危险信息时，摄像头立即转动到危险发生区域进行拍摄并录像(如同时存在多个危险发生时，将会按照设定频率逐一拍摄危险区域)。智能泳帽中还可设置LED状态指示灯，收到危险提示时，智能泳帽LED状态指示灯亮红色，提示工作人员和游泳者该游泳者存在溺水危险。当信息服务端发出危险信息时，信息服务端将会记录危险发生的时刻、危险智能泳帽设备ID、历史轨迹、发生危险时间段的视频、游泳者提示端手环处理危险的设备ID及时间，状态追踪摄像头与信息服务端通过网络连接，实时接收并执行信息服务器发送的指令，包括：ONVIF协议支持指令，如：云台控制、视频流获取、镜头控制等。
作为一种实施方式，智能泳帽和所述终端手环中均设有无线充电模块或触点充电模块。
作为一种实施方式，本运动监测系统的溺水检测、触发、处理逻辑过程：
1、系统初始化；
2、建立激光追踪灯、状态追踪摄像头、UWB定位与游泳池建立坐标映射关系。
3、在游泳池检测区域设置电子围栏。
4、信息服务端接收记录并分析处理智能泳帽的UWB数据和终端手环数据。
5、信息服务端根据实时数据处理后，发出或解除溺水危险报警。
6、智能泳帽、激光追踪灯、状态追踪摄像头、终端手环执行相应动作。
需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本说明书一个或多个实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本说明书一个或多个实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，其特征在于，包括：智能泳帽、终端手环、UWB基站、信息服务端和激光追踪灯；
所述智能泳帽，包括泳帽本体、第一UWB定位模块和九轴陀螺仪，所述第一UWB定位模块和所述九轴陀螺仪以可拆卸方式安装在所述智能泳帽上，所述九轴陀螺仪用于测量角速度信息，所述第一UWB定位模块测量UWB定位信息并与所述UWB基站进行通信，将各测量信息发送至所述UWB基站；
所述终端手环，包括第二UWB定位模块和提示模块，所述第二UWB定位模块用于与所述UWB基站进行通信；
所述UWB基站，用于根据所述第一UWB定位模块发送的数据获取游泳者的定位信息，并发送给所述信息服务端，还用于与所述第一UWB定位模块和所述第二UWB定位模块通信；
所述信息服务端，用于根据所述信息服务端根据所述UWB基站接收所述第一UWB定位信息的通信状态，若判断为溺水状态，则向所述终端手环发送报警信息，使所述终端手环的提示模块发出提示，并根据所述智能泳帽的位置信息，控制所述激光追踪灯以预设颜色和亮度照射所述第一UWB定位模块的位置，所述UWB基站还用于根据所述九轴陀螺仪测得的角速度信息，得出游泳者的姿态信息，并发送至所述终端手环；
所述信息服务端根据所述UWB基站接收所述第一UWB定位信息的通信状态，判断游泳者是否处于溺水状态包括：
定义通信状态序列
Figure FDA0003292313610000011
定义非溺水概率
P(Xk)，其中Xk＝<xk,xk-1,…,x0>；
定义溺水判断条件为
P(Xk)＜ζ；
其中ζ为溺水判断阈值，将所有样本数据用百分比表示，得到
Figure FDA0003292313610000012
其中S为样本集合；
将概率函数P(Xk)进行变换，改为学习条件概率函数P(xk+1|Xk)，概率函数与学习条件概率函数的关系为
Figure FDA0003292313610000013
溺水判断条件变为
Figure FDA0003292313610000014
m为序列参数，当m足够大时，溺水判断条件为
Figure FDA0003292313610000021
其中σ为定义的阈值；
学习样本为长度n+1的通信状态序列的集合，需要学习的函数f定义为
Figure FDA0003292313610000022
Figure FDA0003292313610000023
其中G为参数，学习误差函数采用交叉熵
Figure FDA0003292313610000024
其中
Figure FDA0003292313610000025
其中Π是累乘符号，
Figure FDA0003292313610000026
代表i从0到m-1，依次计算P(xk-i|Xk-i-1)的值，并相乘，i表示时刻。
2.根据权利要求1所述的基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，其特征在于，所述函数f的学习方式采用梯度下降法。
3.根据权利要求1所述的基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，其特征在于，所述UWB基站根据所述九轴陀螺仪测得的角速度信息，得出游泳者的姿态信息包括：
定义集合S为姿态集合，
Figure FDA0003292313610000027
为某姿态的曲线模板；
其中t为时间，W为参数；
在最近时间T内对每一个姿态曲线模板进行最小二乘法拟合，以最小拟合误差的姿态曲线模板为估计的姿态；
定义误差
Figure FDA0003292313610000028
最小误差
Figure FDA0003292313610000029
Figure FDA00032923136100000210
输出姿态为
Figure FDA00032923136100000211
其中
Figure FDA0003292313610000031
是观察值，
Figure FDA0003292313610000032
是曲线模板计算的估计值，du是时间的微分，u表示时间。
4.根据权利要求1所述的基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，其特征在于，所述智能泳帽包括泳帽本体和袋体，所述袋体固定在所述泳帽本体外部，所述袋体上还设有用于将所述袋体内的物体锁紧在所述袋体内的锁紧机构。
5.根据权利要求1所述的基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，其特征在于，所述激光追踪灯包括LED激光光束灯和三轴旋转云台，所述UWB基站用于控制所述LED激光光束灯的颜色和亮度，并控制所述三轴旋转云台旋转。
6.根据权利要求1所述的基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，其特征在于，所述系统还包括状态追踪摄像头，所述UWB基站判断游泳者为溺水状态时，控制所述状态追踪摄像头对游泳者进行实时追踪录像。
7.根据权利要求1所述的基于UWB、九轴陀螺仪的运动检测系统，其特征在于，所述智能泳帽和所述终端手环中均设有无线充电模块或触点充电模块。
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