CN118457865A - 游艇控制方法、系统及游艇 - Google Patents

Abstract

本申请适用于游艇控制技术领域，尤其涉及一种游艇控制方法、系统及设备，该方法包括：获取驾驶员的方位信息；基于方位信息进行分析处理，得到驾驶员的状态信息；根据状态信息，得到游艇接管检测信息；其中，游艇接管检测信息包括所自动接管的游艇的检测任务的信息；基于游艇接管检测信息进行处理后对游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据；其中，游艇检测数据用于反映从游艇的外轮廓向远离游艇外轮廓的方向延伸预设距离的区域内的具体情况；基于游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施。本申请提供的游艇控制方法，能够及时发现潜在风险，尽可能地避免游艇的事故率，进一步地提升游艇行驶的安全性和可靠性。

Description

游艇控制方法、系统及游艇

技术领域

本申请属于游艇控制技术领域，尤其涉及一种游艇控制方法、系统及游艇。

背景技术

游艇是集航海、运动、娱乐、休闲等功能于一体的高级耐用消费品，游艇主要用于海上或内陆水域的私人或商业活动。

相关技术中的游艇在航海时，因海内情况复杂多变，所以游艇在一些情况下可能受到碰撞，在游艇受到碰撞的同时，不仅会对游艇内游客的人身安全造成影响，还会使游艇的部件发生故障，导致游艇无法正常行驶。

发明内容

本申请实施例提供了一种游艇控制方法、系统及游艇，可以解决因海内情况复杂，游艇可能受到碰撞，进而对游客的安全造成影响，导致游艇无法正常行驶的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种游艇控制方法，包括：

获取驾驶员的方位信息；其中，所述方位信息用于指示所述驾驶员在驾驶舱内的具体位置；

基于所述方位信息进行分析处理，得到所述驾驶员的状态信息；其中，所述状态信息包括用于反映所述驾驶员驾驶游艇时的具体状态的信息；

根据所述状态信息，得到所述游艇接管检测信息；其中，所述游艇接管检测信息包括所自动接管的所述游艇的检测任务的信息；

基于所述游艇接管检测信息进行处理后对所述游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据；其中，所述游艇检测数据用于反映从所述游艇的外轮廓向远离所述游艇外轮廓的方向延伸预设距离的区域内的具体情况；

基于所述游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施。

本申请提供的游艇控制方法，先通过获取驾驶员的方位信息，可以通过自动获取驾驶员的方位信息来实时确定驾驶员在驾驶舱中具体位置的信息，根据驾驶员在驾驶舱内的具体位置信息，以更加方便的获取驾驶员以及驾驶舱的信息，可以为后续的分析做铺垫，其次，基于方位信息进行分析处理，得到驾驶员的状态信息，通过对数据处理方法对驾驶员具体的方位信息进行分析，可准确的得到驾驶员当前的状态，详细了解驾驶员在驾驶游艇时的状态情况，更加方便的分析，并更加快速地、准确地得到驾驶员的状态情况，可以了解驾驶员是否遵循安全航线和操作规程，从而降低事故风险，实时了解驾驶员的状态，有助于在必要时快速做出反应。根据状态信息，得到游艇接管检测信息，通过驾驶员的状态信息进行检测，可以更加准确的检测到驾驶员在驾驶过程中的状态、表情甚至是微表情等，确保能过够得到更加准确的游艇接管检测信息，进而通过检测驾驶员的状态，可以及时发现驾驶员是否处于适合驾驶的状态，从而避免因疲劳、注意力不集中或其他不利因素导致的事故，系统化地检测驾驶员状态，可以为游艇运营商或管理机构提供实时监控能力，确保驾驶操作符合安全标准，基于游艇接管检测信息进行处理后对游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据，根据信息可自动对游艇的周围进行检测，通过自动检测方法检测周围情况，检测的更加彻底，检测更加全面，能够在检海上教员或较深以及视野盲区外的情况，进而提高安全性。最后，基于游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施，通过检测分析可以预防潜在的危险，减少事故发生的概率。游艇检测数据的实时分析能够即时通知驾驶员潜在的问题，使他们能够迅速做出反应，及时的提醒有助于避免可能对游艇造成损害的情况，从而减少维修成本和财产损失，确保游艇操作安全，保护乘客免受伤害。所以，通过此控制方法可以在游艇运行的同时，降低游艇的事故率，在游艇受到碰撞的同时，可大大降低对游艇内游客的人身安全造成影响，防止游艇的部件发生故障。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述获取驾驶员的方位信息之前，所述方法还包括：

获取所述驾驶舱的舱内图像；其中，所述舱内图像用于反映所述驾驶舱内的具体情况；

基于所述舱内图像进行检测分析，得到所述驾驶舱内的人员存在情况；其中，所述人员存在情况用于指示所述驾驶舱内是否存在所述驾驶员；

在所述人员存在情况指示所述驾驶舱内不存在所述驾驶员的情况下，得到游艇接管信息；其中，所述游艇接管信息包括所自动接管的所述游艇的检测任务和所述游艇的行驶任务的信息；

基于所述游艇接管信息控制游艇和提醒驾驶人员做出相应措施。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述方位信息进行分析处理，得到所述驾驶员的状态信息，包括：

基于所述方位信息进行确定及分析处理，得到所述驾驶员的面部朝向信息；其中，所述面部朝向信息用于反映所述驾驶员的面部所朝向的具体方向；

根据所述面部朝向信息，得到所述驾驶员的前后信息；其中所述前后信息包括所述驾驶员的身体的正面和背面的信息；

根据所述驾驶员的所述前后信息，得到所述驾驶员的身体信息；其中，所述身体信息用于指示所述驾驶员全身的具体状况；

对所述身体信息进行识别处理，得到所述驾驶员的所述状态信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述状态信息，得到游艇接管检测信息，包括：

基于所述状态信息进行首部特征识别处理，得到首部信息；其中，所述首部信息包括用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时面部所展现的特征的信息；

基于所述状态信息进行所述驾驶员的上半身识别处理，得到上半身信息；其中，所述上半身信息包括用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时上肢所展现的特征的信息；

基于所述状态信息进行所述驾驶员的下半身识别处理，得到下半身信息；其中，所述下半身信息包括用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时下肢所展现的特征的信息；

基于所述首部信息、所述上半身信息和所述下半身信息进行综合分析处理，得到所述游艇接管检测信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述首部信息、所述上半身信息和所述下半身信息进行综合分析处理，得到所述游艇接管检测信息，包括：

基于所述首部信息、所述上半身信息和所述下半身信息进行分析处理并划分归类，得到首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息；其中，所述首部分类信息用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时面部所展现的特征的好坏情况，所述上半身分类信息用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时上肢所展现的特征的好坏情况，所述下半身分类信息用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时下肢所展现的特征的好坏情况；

对所述首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到所述游艇接管检测信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到所述游艇接管检测信息，包括：

对所述首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到首部范围信息、上半身范围信息和下半身范围信息；其中，所述首部范围信息用于指示所述驾驶员面部的展现状态所占范围的情况，所述上半身范围信息用于指示所述驾驶员上肢的展现状态所占范围的情况，所述下半身范围信息用于指示所述驾驶员下肢的展现状态所占范围的情况；

根据所述首部范围信息、所述上半身范围信息和所述下半身范围信息，得到所述游艇接管检测信息。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述游艇接管检测信息进行处理后对所述游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据，包括：

对所述游艇接管检测信息进行处理后对所述游艇的周围进行检测，得到第一检测信息和第二检测信息；其中，所述第一检测信息包括用于反映检测区域内障碍物的种类或障碍物的类型的信息，所述第二检测信息包括用于反映所述障碍物与所述游艇外轮廓之间距离的信息；

基于所述第一检测信息和所述第二检测信息进行结合处理，得到总检测信息；其中，所述总检测信息用于反映所述障碍物的具体种类和具体位置；

根据所述总检测信息，得到所述游艇检测数据。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于所述游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施，包括：

获取所述游艇的实时信息；其中，所述实时信息包括用于反映所述游艇行进时的移动速度、移动方向和移动轨迹的信息；

基于所述实时信息和所述游艇检测数据进行处理分析，得到实时影响信息；其中，所述实时影响信息用于反映所述障碍物和所述游艇之间的影响情况；

根据所述实时影响信息，得到移动改善数据；其中，所述移动改善数据包括用于反映调整和改善所述游艇的移动方向、移动速度和移动轨迹的数据；

根据所述移动改善数据提醒驾驶人员做出相应措施。

第二方面，本申请实施例提供了一种游艇控制系统，包括：

获取单元，用于获取驾驶员的方位信息；其中，所述方位信息用于指示所述驾驶员在驾驶舱内的具体位置；

分析单元，用于基于所述方位信息进行分析处理，得到所述驾驶员的状态信息；其中，所述状态信息包括用于反映所述驾驶员驾驶游艇时的具体状态的信息；

第一得到单元，用于根据所述状态信息，得到所述游艇接管检测信息；其中，所述游艇接管检测信息包括所自动接管的所述游艇的检测任务的信息；

第二得到单元，用于基于所述游艇接管检测信息进行处理后对所述游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据；其中，所述游艇检测数据用于反映从所述游艇的外轮廓向远离所述游艇外轮廓的方向延伸预设距离的区域内的具体情况；

提醒单元，用于基于所述游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施。

第三方面，本申请实施例提供了一种游艇，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述第一方面任一项所述的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在游艇上运行时，使得游艇执行上述第一方面中任一项所述的游艇控制方法。

可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，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是本申请一实施例提供的游艇控制方法流程示意图；

图2是本申请一实施例提供的游艇控制方法中步骤S100A至S100D的实现流程示意图；

图3是本申请一实施例提供的游艇控制方法中步骤S200的实现流程示意图；

图4是本申请一实施例提供的游艇控制方法中步骤S300的实现流程示意图；

图5是本申请一实施例提供的游艇控制方法中步骤S340的实现流程示意图；

图6是本申请一实施例提供的游艇控制方法中步骤S342的实现流程示意图；

图7是本申请一实施例提供的游艇控制方法中步骤S400的实现流程示意图；

图8是本申请一实施例提供的游艇控制方法中步骤S500的实现流程示意图；

图9是本申请实施例提供的游艇控制系统的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的游艇的控制装置的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

游艇是集航海、运动、娱乐、休闲等功能于一体的高级耐用消费品，游艇主要用于海上或内陆水域的私人或商业活动。

相关技术中的游艇在航海时，因海内情况复杂多变，所以游艇在一些情况下可能受到碰撞，在游艇受到碰撞的同时，不仅会对游艇内游客的人身安全造成影响，还会使游艇的部件发生故障，导致游艇无法正常行驶。

为解决上述问题，本申请实施例提供了一种游艇控制方法、系统及游艇。该方法中，先通过获取驾驶员的方位信息，可以通过自动获取驾驶员的方位信息来实时确定驾驶员在驾驶舱中具体位置的信息，根据驾驶员在驾驶舱内的具体位置信息，以更加方便的获取驾驶员以及驾驶舱的信息，可以为后续的分析做铺垫，其次，基于方位信息进行分析处理，得到驾驶员的状态信息，通过对数据处理方法对驾驶员具体的方位信息进行分析，可准确的得到驾驶员当前的状态，详细了解驾驶员在驾驶游艇时的状态情况，更加方便的分析，并更加快速地、准确地得到驾驶员的状态情况，可以了解驾驶员是否遵循安全航线和操作规程，从而降低事故风险，实时了解驾驶员的状态，有助于在必要时快速做出反应。根据状态信息，得到游艇接管检测信息，通过驾驶员的状态信息进行检测，可以更加准确的检测到驾驶员在驾驶过程中的状态、表情甚至是微表情等，确保能过够得到更加准确的游艇接管检测信息，进而通过检测驾驶员的状态，可以及时发现驾驶员是否处于适合驾驶的状态，从而避免因疲劳、注意力不集中或其他不利因素导致的事故，系统化地检测驾驶员状态，可以为游艇运营商或管理机构提供实时监控能力，确保驾驶操作符合安全标准，基于游艇接管检测信息进行处理后对游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据，根据信息可自动对游艇的周围进行检测，通过自动检测方法检测周围情况，检测的更加彻底，检测更加全面，能够在检海上教员或较深以及视野盲区外的情况，进而提高安全性。最后，基于游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施，通过检测分析可以预防潜在的危险，减少事故发生的概率。游艇检测数据的实时分析能够即时通知驾驶员潜在的问题，使他们能够迅速做出反应，及时的提醒有助于避免可能对游艇造成损害的情况，从而减少维修成本和财产损失，确保游艇操作安全，保护乘客免受伤害。所以，通过此控制方法可以在游艇运行的同时，降低游艇的事故率，在游艇受到碰撞的同时，可大大降低对游艇内游客的人身安全造成影响，防止游艇的部件发生故障。

本申请实施例提供的游艇控制方法可以应用于游艇上，此时游艇即为本申请实施例提供的游艇控制方法的执行主体，本申请实施例对游艇的具体类型不作任何限制。

例如，游艇可以是一艘豪华游艇、普通型游艇或商务游艇等，游艇内是配备了先进的导航系统和安全设备。在海上运行时，在游艇的控制系统中，集成了本申请实施例提供的游艇控制方法，能够实时获取驾驶员的方位信息，分析驾驶员的状态，并基于这些信息对游艇的周围环境进行检测。当检测到潜在危险时，控制系统会及时提醒驾驶人员采取相应措施，从而确保游艇的安全运行。

为了更好地理解本申请实施例提供的游艇控制方法，下面对本申请实施例提供的游艇控制方法的具体实现过程进行示例性介绍。

图1示出了本申请实施例提供的游艇控制方法的示意性流程图，游艇控制方法包括：

S100，获取驾驶员的方位信息；其中，方位信息用于指示驾驶员在驾驶舱内的具体位置。

例如，可以是通过摄像头捕捉驾驶舱内的图像，利用图像处理技术识别驾驶员在图像中的位置，从而获取驾驶员的方位信息。此外，也可以利用其他传感器或设备，例如雷达、红外线传感器等，来获取驾驶员的方位信息。还可以是通过GPS来获取驾驶员的位置信息，以获取到驾驶员的方位信息；获取到的方位信息可以包括驾驶员相对于驾驶舱的坐标位置、距离或角度等，以便后续分析处理。

在一种可能的实现方式中，请参阅图2，获取驾驶员的方位信息之前，方法还包括：

S100A，获取驾驶舱的舱内图像；其中，舱内图像用于反映驾驶舱内的具体情况。

例如，可以是能够通过图像采集器或图像传感器等设备获取驾驶舱内的图像，以获取驾驶舱内的具体情况的图像；还可以是通过摄像头捕捉驾驶舱内的实时图像，摄像头可以安装在驾驶舱内的顶部位置、可以自由转换角度的位置或设置在能够拍摄到整个驾驶舱的位置，以便能够捕捉到整个驾驶舱的视野。

S100B，基于舱内图像进行检测分析，得到驾驶舱内的人员存在情况；其中，人员存在情况用于指示驾驶舱内是否存在驾驶员。

可以理解，确定舱内图像后，对舱内图像进行分析，使用图像分析技术来确定驾驶员在图像中的位置。例如，可以利用图像识别技术来识别驾驶员的身体轮廓，并确定其在图像中的坐标位置，再通过对图像进行深度分析，可以进一步识别出驾驶员的特定特征，例如可以是服装颜色，再通过对获取的舱内图像进行深度分析，除了能够识别驾驶员的特定特征，还可以识别驾驶员的行为和动作。例如，可以分析驾驶员的手势、头部动作以及身体姿态等，从而更全面地了解驾驶员的存在情况，深度分析技术可以基于先进的机器学习算法或深度学习模型，通过大量的训练数据来提高识别的准确性和可靠性。

S100C，在人员存在情况指示驾驶舱内不存在驾驶员的情况下，得到游艇接管信息；其中，游艇接管信息包括所自动接管的游艇的检测任务和游艇的行驶任务的信息。

可以理解，当分析检测舱内的图像中不存在驾驶员时，将不存在信息进行反馈，通过反馈信息的进行自动触发游艇的接管机制。游艇接管信息将详细记录自动接管过程中游艇的检测任务和行驶任务的信息。检测任务可能包括检查游艇的各项设备是否正常运行，例如发动机、导航系统、安全设备等。行驶任务则涉及游艇的自动驾驶，以根据预设的航线或目标地点进行自动导航和行驶。

如此设置，上述所说的游艇接管信息的记录有助于后续对游艇运行状态的分析和评估，提升游艇的安全性和可靠性，确保游艇在驾驶员无法继续驾驶时能够安全平稳地过渡到自动驾驶模式，从而避免潜在的安全风险。同时，通过实时分析游艇检测数据，及时提醒驾驶人员做出相应措施，进一步提高了游艇运行的安全性和可靠性。

S100D，基于游艇接管信息控制游艇和提醒驾驶人员做出相应措施。

可以理解，通过游艇接管信息进行控制游艇，由于，游艇通常具有多种驾驶模式，包括手动驾驶模式、半手动驾驶模式和自动驾驶模式，获取游艇的驾驶模式信息有助于判断游艇是否具备自动接管驾驶权的能力。如果游艇当前处于自动驾驶模式，那么游艇将具备更高的自主性和灵活性来应对驾驶员无法继续驾驶的情况。如果游艇处于手动驾驶模式，那么自动接管的过程可能需要更多的驾驶判断和驾驶能力来手动驾驶，在确保游艇在无人驾驶的情况下能够按照预设的航线或任务进行稳定运行。同时，游艇接管信息中的行驶任务信息还可以用于生成驾驶人员的提醒信息，以提醒驾驶员及时返回驾驶舱，提醒驾驶人员关注游艇的行驶状态，并在必要时采取相应措施，提示方式可以是通过警报、广播、手机信息或者是与游艇的控制中心相关联的手表进行提醒、可以通过游艇内部的显示屏、声音提示或其他通讯方式传达给驾驶人员等，但不限于此。

S200，基于方位信息进行分析处理，得到驾驶员的状态信息；其中，状态信息包括用于反映驾驶员驾驶游艇时的具体状态的信息。

示例性地，可以先对方位信息进行噪声的去除和清理无效数据，并处理缺失值。将所有的数据在时间轴上同步。将数据进行归一化或标准化处理，在进行特征提取时间域特征，提取位置、速度、加速度的均值、方差、最大值、最小值等统计特征，提取频率域特征，通过傅里叶变换等方法提取频率特征，例如主要频率分量、能量分布等。最后提取行为特征，分析驾驶员的状态行为。可以利用机器学习算法或图像识别技术对驾驶员的方位信息进行分析，从而识别驾驶员的姿势、动作、表情等，进而推断出驾驶员的驾驶状态。状态信息可以包括驾驶员是否处于疲劳状态、是否集中注意力、是否遵循安全操作规程等。通过对状态信息的分析，可以及时发现驾驶员在驾驶过程中可能存在的问题或风险。

如此设置，通过方位信息的分析处理，以得到驾驶员的状态信息，有利于及时发现并处理驾驶员在驾驶游艇过程中可能存在的问题和风险，从而保障游艇的行驶安全和驾驶员的身体健康，通过对方位信息的分析处理，以得到驾驶员的状态信息，进而实现对驾驶员驾驶行为的监控和评估。这不仅有助于提高游艇的行驶安全性，还能为驾驶员提供更加个性化的驾驶辅助和指导，提升驾驶体验。

在一种可能的实现方式中，请参阅图3，S200，基于方位信息进行分析处理，得到驾驶员的状态信息，包括：

S210，基于方位信息进行确定及分析处理，得到驾驶员的面部朝向信息；其中，面部朝向信息用于反映驾驶员的面部所朝向的具体方向。

示例性地，可以基于方位信息进行数据特征提取，先对方位信息进行噪声的去除和清理无效数据，并处理缺失值，将数据在时间轴上同步。将数据进行归一化或标准化处理，提取频率域特征，通过傅里叶变换等方法提取频率特征，例如主要频率分量、能量分布等，最后提取行为特征来获取和分析驾驶员的面部朝向信息，通过利用方位信息识别技术，可以从舱内图像中识别出驾驶员的面部特征，并确定其在图像中的位置。然后，结合深度学习和计算机视觉算法，可以进一步分析驾驶员的面部朝向，根据算法可以识别出面部特征的关键点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等，并通过分析这些关键点的相对位置和方向，来确定驾驶员的面部朝向。进而可以得到头部的具体位置；面部朝向信息对于评估驾驶员的驾驶状态至关重要。例如，如果驾驶员的面部朝向偏离了前方道路或驾驶仪表，这可能意味着驾驶员注意力不集中或分心。通过实时监测和分析面部朝向信息，可以及时发现并提醒驾驶员调整注意力，确保驾驶安全。此外，面部朝向信息还可以与其他传感器数据相结合，如方向盘转角、游艇速度等，以更全面地评估驾驶员的驾驶行为和状态。例如，如果驾驶员的面部朝向与方向盘转角不匹配，这可能表明驾驶员在操作时存在不当行为，需要进一步关注和提醒。

S220，根据面部朝向信息，得到驾驶员的前后信息；其中前后信息包括驾驶员的身体的正面和背面的信息。

示例性地，可以通过得到的面部朝向信息，即可得到面部位于身体的具体的位置，可以根据面部具体部位的特征，例如鼻子、嘴巴、眼睛以及额头等确定出驾驶员的前后位置(驾驶员的身体的前面和后面，驾驶员的前面为鼻子、嘴巴或耳朵所在的一面，驾驶员的后面为驾驶员的背部的一面)；例如可以理解为，人的鼻子、嘴巴、眼睛以及额头所在的位置即为人的前面，可以通过鼻子、嘴巴这些特征信息来确定为正面，而后背、脊柱等所在的位置为人的背面位置，背面位置与正面位置相比较。正面的凸起性更高，所以，根据鼻子、嘴巴的凸出特征来确定出驾驶员的身体的正面和背面的信息，以清晰、清楚的得到驾驶员的前后信息。

S230，根据驾驶员的前后信息，得到驾驶员的身体信息；其中，身体信息用于指示驾驶员全身的具体状况。

示例性地，首先去除噪声和无效数据，处理缺失值。将来自不同传感器的数据在时间轴上同步，将数据进行归一化或标准化处理，以适应后续的算法分析，再使用计算机视觉技术提取身体关键点、头部姿态、手部位置、脚步位置等信息，对采集到的信息进行驾驶状态的人工标注，进而根据驾驶员的前后信息以进一步得到驾驶员的身体信息，其中，身体信息可以包括驾驶员的姿势、体态、动作等，这些信息有助于全面评估驾驶员的驾驶状态和舒适度，还可以通过分析身体信息，以判断驾驶员是否保持正确的驾驶姿势，是否出现疲劳或不适的迹象，在得到驾驶员的身体信息后，可以进一步分析驾驶员的驾驶行为。例如，可以观察驾驶员在驾驶过程中的动作流畅度、反应速度以及对突发情况的应对能力，结合其他传感器数据和算法技术，可以实现对驾驶员的身体状态进行实时监测和预警，进一步提高驾驶安全性和舒适度。

S240，对身体信息进行识别处理，得到驾驶员的状态信息。

示例性地，对身体信息进行识别处理，可以进一步利用机器学习或深度学习算法来提取和分析身体信息中的关键特征，其中，这些特征可能包括驾驶员的姿势稳定性、动作频率等，它们能够反映驾驶员的驾驶状态、警觉程度以及可能存在的风险。通过对这些特征的深入分析和模式识别，可以得到驾驶员的状态信息，例如是否疲劳、是否集中注意力、是否遵循操作规程等。这些状态信息对于评估驾驶员的驾驶能力、预测潜在风险以及提供个性化的驾驶辅助和指导至关重要。通过实时监测和分析驾驶员的状态信息，以及时发现并处理驾驶员在驾驶游艇过程中可能存在的问题和风险，从而保障游艇的行驶安全和驾驶员的身体健康。同时，这些信息还可以用于优化驾驶体验，提高驾驶员的舒适度和满意度。因此，对身体信息进行识别处理，得到驾驶员的状态信息，是实现智能化驾驶监控和评估的关键步骤。

使用计算机视觉技术提取面部关键点、头部姿态、眼睛状态(睁开/闭合)、手部位置等信息。从心率、呼吸频率、皮肤电导率等数据中提取均值、方差、频率特征等。分析驾驶员的行为模式，如头部移动、眨眼频率、打哈欠等。通过实验室模拟或实际驾驶数据，对驾驶员的不同身体状态(如注意、疲劳、分心)进行标注。选择最具代表性的特征用于模型训练，使用监督学习(如支持向量机、随机森林、神经网络)或无监督学习(如聚类算法)模型，以训练出一个能识别驾驶员状态的模型，使用交叉验证等方法对模型进行验证和调优，确保其准确性和鲁棒性，将实时获取的身体信息输入到训练好的模型中，以实时判断驾驶员的状态信息。

S300，根据状态信息，得到游艇接管检测信息；其中，游艇接管检测信息包括所自动接管的游艇的检测任务的信息。

可以理解，根据驾驶员所展现出的状态信息，可以进一步分析游艇是否处于驾驶员接管状态。例如，如果驾驶员状态信息表明驾驶员处于疲劳或注意力不集中状态，那么可以认为游艇不处于驾驶员正常状态内，即能得到游艇接管检测信息进行控制游艇。还可以是在获取到驾驶员的状态信息后，通过对驾驶员的状态信息进行检测，可以及时发现驾驶员是否具备接管游艇的条件和能力，从而避免在紧急情况下出现驾驶员无法及时接管游艇的情况，例如可以是设定一些接管检测指标和阈值。例如，可以设定驾驶员的注意力集中程度必须达到一定水平才能接管游艇；或者设定驾驶员的疲劳程度不能超过一定阈值，否则将不允许其接管游艇。通过将这些指标和阈值与驾驶员的状态信息进行比对，可以准确地判断驾驶员是否具备接管游艇的条件。或当确定驾驶员的驾驶状态为异常驾驶状态(例如可以是正常驾驶习惯为双手掌控操作盘，驾驶员的驾驶习惯变成了单手操作操控盘，就证明可能为异常状态)时，即驾驶员无法继续驾驶游艇时，游艇将根据预设的航线或任务进行自动接管。自动接管的游艇的检测任务可以利用先进的导航技术、传感器和算法来确保游艇的安全和稳定运行。同时，还可以实时监测游艇的运行状态，并在必要时采取适当的控制措施，以应对突发情况或保障游艇的安全。需要强调的是，在执行游艇接管控制之前，还需要进行安全检查，以确保游艇能够安全平稳地过渡到接管状态，这些检查和确认操作可以包括检查游艇的各项设备是否正常运行、确认接管状态的状态是否良好等。

如此设置，游艇接管检测信息为游艇提供了明确的指令和依据，在驾驶员无法继续驾驶的情况下，游艇可以根据接管检测信息，自动接管游艇的控制权，并按照预设的航线或任务进行安全驾驶。这大大减少了因驾驶员因素导致的潜在风险，提高了游艇的整体安全性，还通过实时监测驾驶员的状态信息，可以及时发现驾驶员的驾驶能力是否受到影响，例如是否疲劳、分心或身体不适等。这些状态信息对于判断驾驶员是否适合继续驾驶游艇至关重要。一旦检测到驾驶员的驾驶状态异常，以迅速做出反应，启动接管程序，确保游艇的安全运行，这不仅可以提高驾驶员的驾驶舒适度，还有助于延长游艇的使用寿命和维护周期，从而提前采取相应的措施来预防潜在风险。同时，还可以不断优化自动驾驶算法和策略，提高游艇的自动驾驶水平和适应性。

在一种可能的实现方式中，请参阅图4，S300，根据状态信息，得到游艇接管检测信息，包括：

S310，基于状态信息进行首部特征识别处理，得到首部信息；其中，首部信息包括用于反映驾驶员在驾驶游艇时面部所展现的特征的信息。

示例性地，通过首部特征识别处理，使用计算机视觉技术从预处理过的视频数据中提取面部特征，使用算法(如Haar级联分类器、HOG+SVM、深度学习模型如MTCNN)检测面部位置，使用Dlib、OpenCV或深度学习模型(例如可以是通过Facenet、MTCNN)提取面部关键点，通常提取68个关键点，例如可以是包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴和轮廓等，再通过面部关键点计算头部的三维姿态(俯仰角、偏航角、滚转角)。提取与驾驶状态相关的面部特征，例如可以是眼睛开闭状态、眨眼频率、嘴巴开合程度等，或检测眼睛的闭合状态(如EAR-眼睛纵横比)，检测嘴巴的开合程度(如MAR-嘴巴纵横比)，计算眨眼频率和眨眼持续时间以及识别打哈欠行为，进而可得到首部信息。

S320，基于状态信息进行驾驶员的上半身识别处理，得到上半身信息；其中，上半身信息包括用于反映驾驶员在驾驶游艇时上肢所展现的特征的信息。

可以理解，基于状态信息进行驾驶员的上半身识别处理，主要是为了提取驾驶员上半身所表现的情况特征，特别是上肢所展现的特征信息。这些信息在评估驾驶员的驾驶状态以及是否适合继续驾驶游艇时非常关键。例如，可以是利用计算机视觉和图像处理技术，从状态信息中识别和提取驾驶员的上半身区域，可以通过背景减除或深度学习方法(如目标检测模型)来实现，以准确定位驾驶员上半身的位置和边界；接下来，对提取出的上半身区域进行特征分析。这可以包括检测和分析驾驶员的姿势、动作以及上半身的动态变化。例如，可以检测驾驶员的手臂位置、姿态和动作，以及这些动作随时间的变化。这些特征信息能够反映驾驶员在驾驶游艇时的身体状态和行为模式。此外，还可以利用深度学习或机器学习算法来进一步提取和量化上半身的特征信息。例如，可以训练一个模型来识别驾驶员的特定动作或姿态，如手臂的抬起、放下或转动等，这些动作可能与驾驶员的注意力、疲劳程度或驾驶能力有关，因此可以作为评估驾驶员状态的重要指标。还可以是通过状态信息，加速度计和陀螺仪检测驾驶员上半身的运动和姿态变化，压力传感器安装在座椅和方向盘上，以检测驾驶员的姿势和接触点，利用骨架检测，使用姿态估计模型检测驾驶员上半身的骨架，分析骨架关键点的变化，识别驾驶员的具体动作(如转身、伸手、调整座椅等)，通过加速度计和陀螺仪数据计算驾驶员上半身的姿态角度(俯仰角、滚转角、偏航角)分析座椅和方向盘压力传感器数据，获取驾驶员的坐姿和接触点变化，再次选择最具代表性的特征，例如骨架关键点、姿态角度、压力分布等。最后，可以将提取到的上半身信息与其他状态信息(如首部信息、声音信息等)进行融合，以得到更全面的驾驶员状态评估结果。通过综合考虑不同来源的信息，可以更准确地判断驾驶员的驾驶状态，并据此作出是否进行游艇接管的决策。

S330，基于状态信息进行驾驶员的下半身识别处理，得到下半身信息；其中，下半身信息包括用于反映驾驶员在驾驶游艇时下肢所展现的特征的信息。

示例性地，首先需要利用先进的计算机视觉和图像处理技术，对驾驶员的下半身状态进行深入分析，基于状态信息通过捕捉的驾驶员的下半身数据，可以提取出驾驶员的下半身区域，这通常涉及到对图像进行分割和识别，以准确区分驾驶员的下半身与其他背景信息，接下来，需要对提取出的下半身区域进行特征提取和量化分析，例如可以包括驾驶员腿部的姿势、动作以及它们随时间的变化等；例如，还可以检测驾驶员是否频繁调整坐姿，腿部是否有异常的晃动或抖动，或者是驾驶员的腿部处于其它与驾驶操作不相关的位置等，这些都可能是驾驶员疲劳或注意力不集中的表现。此外，以利用深度学习模型对下半身图像进行更高级别的特征提取和分类，以更准确地判断驾驶员的驾驶状态，通过综合考虑这些下半身信息，可以更全面地了解驾驶员在驾驶游艇时的身体状态和行为模式，从而为游艇接管提供更为准确的决策依据。同时，这些下半身信息也可以与其他状态信息(如首部信息、上半身信息等)进行融合，以提高整体状态评估的准确性和可靠性。最终，基于这些综合信息，以做出是否进行游艇接管的决策，以确保游艇的安全运行和乘客的舒适体验。

S340，基于首部信息、上半身信息和下半身信息进行综合分析处理，得到游艇接管检测信息。

可以理解，在得到首部信息、上半身信息和下半身信息后，需要对这些信息进行综合分析处理，以得出游艇接管检测信息，以确保能够从多个维度全面评估驾驶员的驾驶状态，从而做出准确的游艇接管决策。

示例性地，首先，将首部信息、上半身信息和下半身信息去除噪声和无效数据，增强关键特征。确保首部信息、上半身信息和下半身信息的时间对齐，统一时间轴。对各类数据进行归一化处理，消除量纲差异；对首部信息特征进行提取，例如可以是面部特征，使用计算机视觉技术提取面部关键点，利用眼动特征检测眼睛开闭状态、眨眼频率、注视点，头部姿态根据计算头部的三维姿态(俯仰角、偏航角、滚转角)；对上半身信息特征进行提取，骨架检测，可以使用OpenPose或MediaPipe等模型检测上半身骨架，获取关键点位置，进行动作识别，用于识别上半身动作，例如方向盘操作、伸手动作等，进行姿态特征，利用通过加速度计和陀螺仪数据计算上半身姿态角度；对下半身信息特征进行提取，压力特征，可以分析座椅和踏板的压力数据，检测驾驶员的坐姿和踏板操作，进行动作识别，主要识别腿部动作，在拾取特征后需要对首部信息进行深入分析，首部信息主要涉及驾驶员的面部特征和头部姿态，例如眼睛的开闭状态、眨眼频率、嘴巴的开合程度以及头部的三维姿态等。这些信息能够直接反映驾驶员的注意力水平和疲劳程度。如果驾驶员频繁眨眼、打哈欠或者头部姿态异常，这可能意味着他们正在感到疲劳或注意力不集中，此时游艇接管的需求可能会增加，进一步地，需要结合上半身信息进行分析，上半身信息主要关注驾驶员上肢的动作和姿态，例如可以是手臂的位置、姿态和动作变化等，这些信息能够揭示驾驶员在驾驶游艇时的身体状态和行为模式。例如，如果驾驶员频繁调整坐姿或手臂动作异常，这可能意味着他们的驾驶状态不稳定，需要更加关注。最后，需要综合考虑下半身信息，下半身信息主要是驾驶员下肢的动作和姿态，例如腿部的姿势、动作变化以及是否频繁调整坐姿等，这些信息同样能够提供关于驾驶员驾驶状态的重要线索。如果驾驶员的下肢动作与驾驶操作不相关或存在异常，这可能也是疲劳或注意力不集中的表现。

如此设置，在首部信息、上半身信息和下半身信息的基础上，以得出游艇接管检测信息，这一信息将综合考虑多个维度的驾驶状态特征，以确保能够准确判断驾驶员是否适合继续驾驶游艇。如果综合分析结果显示驾驶员的驾驶状态存在风险，例如疲劳、注意力不集中等，可能会发出警报或采取其他必要措施，以确保游艇的安全运行和乘客的安全，能够充分利用首部信息、上半身信息和下半身信息提供的丰富信息，提高游艇接管检测的准确性和可靠性。这有助于减少因驾驶员疲劳或注意力不集中导致的潜在风险，确保游艇的安全运行和乘客的舒适体验。

在一种可能的实现方式中，请参阅图5，S340，基于首部信息、上半身信息和下半身信息进行综合分析处理，得到游艇接管检测信息，包括：

S341，基于首部信息、上半身信息和下半身信息进行分析处理并划分归类，得到首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息；其中，首部分类信息用于反映驾驶员在驾驶游艇时面部所展现的特征的好坏情况，上半身分类信息用于反映驾驶员在驾驶游艇时上肢所展现的特征的好坏情况，下半身分类信息用于反映驾驶员在驾驶游艇时下肢所展现的特征的好坏情况。

示例性地，在获取首部信息、上半身信息和下半身信息后，先进行各部分的特征提取，提取首部信息特征中的全部特征，使用计算机视觉技术提取面部关键点，利用眼动特征检测眼睛开闭状态、眨眼频率、注视点、嘴巴的开合程度、头部姿态根据计算头部的三维姿态(俯仰角、偏航角、滚转角)、微表情、以及面部的颜色情况(例如可以是红色、白色或黄色等，各种颜色代表着驾驶员的不同情况)等，但不限于此。将提取的特征进行分类，例如可以是分为正常状态特征(驾驶员所展现的特征为好的情况)和异常状态特征(驾驶员所展现的特征为坏的情况)；示例性地，例如，眼睛的打开程度，其可以用EAR值来表示，根据研究和实验，正常眼睛的打开程度，也就是EAR值是在0.2到0.3之间。具体数值可能会因个体差异有所不同，在0.25-0.30通常表示眼睛完全睁开；0.20-0.25：表示眼睛部分睁开，<0.20：可能表示眼睛接近闭合或完全闭合，所以眼睛在0.23到0.30为正常状态，则小于0.20则为异常状态；通过这样的分类，能够得到首部分类信息，它直观地反映了驾驶员面部特征的好坏情况。同样地，对于上半身信息和下半身信息，也进行类似的特征提取和分类处理。对于上半身信息，以提取骨架关键点位置、手臂姿态和动作变化特征，以及检测驾驶员的心跳是否符合正常频率。对于下半身信息，以分析腿部姿势、动作变化以及是否频繁调整坐姿等特征，并判断这些特征是否表明驾驶员的驾驶状态稳定。通过这样的综合分析处理，得到了首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息，它们各自反映了驾驶员在驾驶游艇时不同部位的特征好坏情况。这些信息为后续的游艇接管决策提供了重要的依据。上述所有特征的好坏评判标准相似，需要注意的是，可能部分特征具有微小差异，但判断原理相似，在次不做过多赘述。

S342，对首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到游艇接管检测信息。

示例性地，在得到首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息后，需要先对首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进一步的数据处理，以生成游艇接管检测信息，通过分类信息的综合分析、权重分配以及可能的机器学习算法应用。首先，将首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息输入到综合分析模块(分析此模块是通过不断根据输入的首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行处理，将处理信息进行融合分析，再对此信息过程不断进行优化，不断迭代信息，进而确保结果的准确性)中，通过模块对这些分类信息进行融合处理，考虑到不同部位的信息对驾驶状态的影响程度可能不同，为不同部位的分类信息分配不同的权重。例如，面部特征如眼睛的开闭状态和眨眼频率可能更能直接反映驾驶员的注意力水平和疲劳程度，因此可以给予较高的权重。而上半身和下半身的姿态和动作变化虽然也能提供有关驾驶状态的重要线索，但其影响可能相对较小，因此可以给予较低的权重，权重也可以根据特殊情况特殊决定，并不是一个固定的预设值，进而灵活性较高，结果也会更加准确，进一步地，综合分析模块会对加权后的分类信息进行综合评分，这个评分将综合考虑各个部位的信息，以形成一个全面的驾驶状态评估，评分算法可以根据实际需要进行设计，例如可以采用加权求和、加权平均或基于机器学习模型的预测等方法。需要注意的是不同驾驶员有个体差异和不同的驾驶习惯。最后，根据综合评分的结果，可以得到游艇接管检测信息，如果综合评分超过设定的阈值，这意味着驾驶员的驾驶状态可能存在风险，例如疲劳或注意力不集中等。此时，以通过发出警报或采取其他必要措施，例如自动接管游艇的控制权，以确保游艇的安全运行和乘客的安全。

在一种可能的实现方式中，请参阅图6，S342，对首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到游艇接管检测信息，包括：

S3421，对首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到首部范围信息、上半身范围信息和下半身范围信息；其中，首部范围信息用于指示驾驶员面部的展现状态所占范围的情况，上半身范围信息用于指示驾驶员上肢的展现状态所占范围的情况，下半身范围信息用于指示驾驶员下肢的展现状态所占范围的情况。

示例性地，首先，对于首部分类信息需要对面部特征的范围和变化进行分析，利用计算机视觉技术，可以精确地定位面部关键点，例如眼睛、嘴巴、鼻子等，并基于这些关键点构建面部的几何模型。通过分析这些关键点的位置、形状和动态变化，以判断面部的展现状态，例如眼睛的开闭程度EAR值0.23至0.30之间(属于正常状态或良好驾驶状态)，并根据眼睛所展示的好的特征的所占范围，除此之外，还有嘴巴、鼻子、额头等所展现的好的特征的特征占比范围，以得到首部范围信息；进一步地，对于上半身分类信息是具有骨架关键点位置、手臂姿态和动作变化特征，通过检测和分析这些关键点，以识别出驾驶员上半身的姿态和动作，并确定上半身所展示的好的特征所占的范围占比。例如，可以根据手臂的位置和姿态来判断驾驶员是否处于放松状态(好的展示特征)或紧张状态(坏的展示特征)，并据此得到放松状态在上半身所展示的特征的范围占比，以构成上半身范围信息。最后，对于下半身分类信息，主要是腿部姿势、动作变化以及是否频繁调整坐姿等特征，通过分析这些特征，可以确定驾驶员下半身的姿态和活动范围。例如，如果驾驶员频繁调整坐姿或腿部姿势，这可能意味着下半身感到不适或疲劳，以构成下半身范围信息，在提取首部范围信息、上半身范围信息和下半身范围信息的过程中，通过利用机器学习算法或模式识别技术来增强范围占比的准确性和鲁棒性，还可以根据历史数据和训练模型自动识别和分类不同部位的状态，并提供更精确的范围信息。

S3422，根据首部范围信息、上半身范围信息和下半身范围信息，得到游艇接管检测信息。

示例性地，首先，将首部范围信息、上半身范围信息和下半身范围信息作为输入数据，送入一个预先训练好的机器学习模型(如神经网络模型或决策树模型)中，模型已经通过大量标注数据进行训练，学会根据各部位的范围信息来推断驾驶员的驾驶情况，在模型内部，会对首部范围信息、上半身范围信息和下半身范围信息进行特征提取和融合，特征提取是通过特定的算法或网络结构，从原始数据中提取出能够代表驾驶员驾驶状态的关键信息。特征融合则是将这些关键信息进行组合和整合，形成一个统一的特征向量，以进行分类或回归任务，模型会对融合后的特征向量进行进一步的处理和分析，可以是主要包括应用一些分类算法(如支持向量机、随机森林等)或回归算法(如线性回归、神经网络回归等)，根据预设的阈值或判断规则，对驾驶员的驾驶状态进行判定，最终，根据模型的输出结果，可以得到游艇接管检测信息，此信息可以包括一个具体的评分或等级，用来表示驾驶员当前的驾驶状态是否良好，以及是否需要采取进一步的措施。

S400，基于游艇接管检测信息进行处理后对游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据；其中，游艇检测数据用于反映从游艇的外轮廓向远离游艇外轮廓的方向延伸预设距离的区域内的具体情况。

可以理解，首先，游艇上所配备的各部件均在工作，例如可以是包括摄像头、雷达、声呐等，它们能够捕捉游艇周围的图像、距离、速度等信息。这些传感器所采集的数据是原始的、未经处理的，因此需要进一步的数据处理和分析，进一步地，数据处理算法会对原始数据进行处理，可能是包括图像识别、目标跟踪、距离计算等过程。例如，摄像头捕捉的图像可以通过图像识别算法识别出周围的船只、障碍物等目标，并提取出它们的特征信息；雷达和声呐数据则可以通过特定的算法计算出目标的距离和速度，在完成数据处理后，游艇会对这些数据进行分析和判断。这一过程可能涉及到一些复杂的决策算法，用于判断周围的船只或障碍物是否对游艇构成威胁，以及是否需要采取避让或减速等措施，最终，游艇控制根据分析结果输出游艇检测数据。这些数据可能包括周围船只或障碍物的位置、速度、方向等信息，以及游艇自身应采取的行动建议，可以将此数据通过显示屏展示给驾驶员，可以直接用于游艇的自动接管处理，也可以在游艇的自动接管处理的同时通过显示屏展示给驾驶员，以及时的实现自动避让、自动调整航向。

在一种可能的实现方式中，请参阅图7，S400，基于游艇接管检测信息进行处理后对游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据，包括：

S410，对游艇接管检测信息进行处理后对游艇的周围进行检测，得到第一检测信息和第二检测信息；其中，第一检测信息包括用于反映检测区域内障碍物的种类或障碍物的类型的信息，第二检测信息包括用于反映障碍物与游艇外轮廓之间距离的信息。

示例性地，首先，游艇接管检测信息通常包含了关于驾驶员状态、游艇当前状态以及可能存在的风险等方面的数据，需要通过特定的算法或模型进行解析和评估，以提取出与游艇周围环境检测直接相关的信息。根据游艇接管检测信息，分析驾驶员的当前状态，例如是否处于疲劳、分心或注意力集中的状态。这些信息有助于评估驾驶员对游艇周围环境的感知和反应能力。从游艇接管检测信息中提取游艇的当前状态，其中，主要包括速度、方向、航行模式等。结合驾驶员状态和游艇状态，进行风险评估，确定当前环境中可能存在的风险类型和级别。根据在游艇上安装的各类传感器(如雷达、摄像头、声呐等)将实时收集周围环境的数据，这些数据包括障碍物的图像、位置、速度等信息。将传感器收集的数据与风险评估结果进行融合，这涉及到对多种数据来源的信息进行对齐、校正和整合，以确保信息的准确性和一致性，以得到第一检测信息和第二检测信息。第一检测信息是障碍物的种类或类型，通过图像识别和分类算法，对传感器收集的图像数据进行分析，识别出障碍物的种类或类型。这可以是船只、浮标、礁石、其他游艇等不同类型的障碍物。第二检测信息是障碍物与游艇外轮廓之间距离，可以利用雷达或声呐数据，可以精确测量出障碍物与游艇外轮廓之间的距离。这些数据通过特定的算法进行处理，转换为可理解的距离信息，以根据游艇接管检测信息和游艇周围环境的实时数据，得到第一检测信息和第二检测信息。这些信息为后续的游艇自动接管处理提供了重要的输入，确保游艇能够安全、智能地应对周围环境的变化。

S420，基于第一检测信息和第二检测信息进行结合处理，得到总检测信息；其中，总检测信息用于反映障碍物的具体种类和具体位置。

可以理解，在结合处理第一检测信息和第二检测信息以获取总检测信息的过程中，主要是将障碍物的种类(即第一检测信息)与其在游艇周围的具体位置(即第二检测信息)相结合，以形成一个完整的、可理解的障碍物的具体情况的信息。

示例性地，首先，对第一检测信息进行解析，通过信息识别算法，能够检测到的障碍物是什么类型的物体。例如，它可能是一个浮标、一艘货船、一个小型游艇或者是一片礁石，进一步地，每种类型的障碍物都可能有不同的风险级别和应对策略。其次，将第二检测信息纳入考虑，主要是提供了障碍物与游艇外轮廓之间的精确距离，这是通过雷达、声呐或其他测距技术获得的。这些信息不仅可以反映障碍物有多远，还能结合游艇的当前速度和方向来预测障碍物可能何时进入游艇的航线或安全范围，对两个信息进行结合处理时，需要采用数据融合技术，以确保两种信息在时间和空间上的一致性。例如，可以使用时间戳来同步数据，以确保它们反映的是同一时刻的环境状态。此外，可能还需要进行一些空间校准，以确保障碍物在图像中的位置与其在雷达或声呐数据中的位置相匹配。最后，通过将这些信息组合在一起，可以生成总检测信息。总检测信息不仅包含障碍物的种类，还包含其相对于游艇的具体位置、距离以及可能的风险评估。这些信息可以以图形化或文本化的方式展示给驾驶员，以更好地了解周围环境的状况，也可以作为游艇自动接管系统的输入，用于自动避让、调整航向或采取其他安全措施。

S430，根据总检测信息，得到游艇检测数据。

示例性地，可以对总检测信息进行深入分析和解析。这涉及到对障碍物的种类、位置、距离以及可能的风险级别进行细致的评估，通过分析这些信息，可以确定哪些障碍物可能对游艇构成威胁，以及威胁的程度如何，基于分析的结果，生成游艇检测数据。这些数据包括周围障碍物的具体位置、速度、方向等关键信息，这些信息有助于游艇的自动接管了解当前环境的动态变化。同时，根据障碍物的类型和风险级别，生成相应的行动建议或预警信息。其中，在生成游艇检测数据的过程中，根据游艇自身的状态，如速度、方向、航行模式等这些数据将与周围环境的检测信息相结合，以形成更全面的游艇检测数据。最后，将游艇检测数据呈现给驾驶员或自动接管，例如可以是通过显示屏、声音提示或其他交互方式等来实现。驾驶员可以根据这些数据了解周围环境的状况，并做出相应的决策或操作，以确保游艇的安全航行。

S500，基于游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施。

例如，游艇检测数据会通过多种方式进行展示和传达，以适应不同驾驶人员的习惯和偏好。这可能包括在游艇的显示屏上实时显示周围障碍物的位置、距离和类型，以及通过声音提示或震动反馈来提醒驾驶人员注意潜在的风险。其次，可以根据游艇检测数据的具体内容，会自动评估风险级别，并为驾驶人员提供相应的建议或警告。例如，如果检测到前方有大型船只正在接近，并且可能会与游艇发生碰撞，那么可能会通过高亮显示障碍物、发出警报声音或震动等方式，来提醒驾驶人员采取紧急避让措施。此外，游艇检测数据还可以与游艇的自动接管相结合，实现更高级别的安全措施。当检测到潜在风险并认为驾驶人员未能及时做出反应时，自动接管可以接管控制权，自动调整游艇的速度、方向或采取其他避让措施，以确保游艇的安全。

最后，为了不断提升性能和准确性，游艇还可以收集驾驶人员的反馈和操作数据，用于优化算法和模型，通过不断学习和改进，可以提供更准确、更及时的提醒和建议。

如此设置，通过获取驾驶员的方位信息并进行分析处理，得到驾驶员的状态信息，进而得到游艇接管检测信息。基于游艇接管检测信息对游艇周围进行检测，获取游艇检测数据，并根据检测数据提醒驾驶人员采取相应措施。这种方法能够实时监测驾驶员的状态和游艇周围环境的情况，及时发现潜在风险，提高游艇行驶的安全性，通过有效的数据展示、风险评估和自动接管等功能，提高航行的安全性和可靠性，及时地提醒有助于避免可能对游艇造成损害的情况，从而减少维修成本和财产损失，确保游艇操作安全，保护乘客免受伤害，降低游艇的事故率，在游艇受到碰撞的同时，可大大降低对游艇内游客的人身安全造成影响，防止游艇的部件发生故障。

在一种可能的实现方式中，请参阅图8，S500，基于游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施，包括：

S510，获取游艇的实时信息；其中，实时信息包括用于反映游艇行进时的移动速度、移动方向和移动轨迹的信息；

例如，可以采用多种传感器和数据处理技术，游艇上会配备速度传感器，这些传感器能够实时测量游艇的移动速度，速度数据还可以通过游艇的控制系统或数据接口进行获取，以了解游艇当前的行进速度。其次，游艇的航向和移动方向可以通过陀螺仪或指南针等方向传感器进行监测，能够实时提供游艇的航向信息，以了解游艇当前的行进方向。此外，还可以通过GPS等定位技术获取游艇的实时位置信息，并结合连续的位置数据，分析出游艇的移动轨迹。通过综合运用这些传感器和数据处理技术，可以获取到游艇的实时信息，包括移动速度、移动方向和移动轨迹等，为后续的决策和提醒提供准确的数据支持。实时信息是结合游艇的当前速度和方向来预测障碍物可能何时进入游艇的航线或安全范围，还可以根据游艇的当前速度和方向来预测障碍物是否会远离游艇。

S520，基于实时信息和游艇检测数据进行处理分析，得到实时影响信息；其中，实时影响信息用于反映障碍物和游艇之间的影响情况；

可以理解，在处理分析实时信息和游艇检测数据时，需要综合考虑多种因素，以得到准确反映障碍物和游艇之间影响情况的实时影响信息，将游艇的实时信息与游艇检测数据进行比对和关联，游艇检测数据提供了周围障碍物的详细信息，例如位置、速度、类型等，而实时信息则反映了游艇当前的移动速度、方向和轨迹。通过将这两组数据进行对比，可以判断障碍物与游艇之间的相对位置和速度关系，从而初步了解它们之间的相互影响关系。其次，利用先进的算法和模型对实时信息和游艇检测数据进行深入的分析和处理，算法和模型是基于物理学原理、运动学规律以及大量的历史数据，对游艇和障碍物的运动状态进行预测和模拟，可以更准确地评估障碍物对游艇的潜在影响，包括可能发生的碰撞风险、影响程度以及影响时间等。此外，还包括一些特殊因素，例如海上的特殊环境因素(例如可以是风、浪、水流等)对游艇和障碍物运动的影响，以及游艇自身的性能特点(例如操控性、稳定性等)，这些因素都可能对实时影响信息产生重要影响，最终，通过综合以上因素的分析和处理，可以得到实时影响信息。这些信息将详细反映障碍物和游艇之间的相互影响情况，包括潜在碰撞风险的大小、可能的影响范围以及影响持续的时间等，以确保游艇的安全航行。

S530，根据实时影响信息，得到移动改善数据。移动改善数据包括用于反映调整和改善游艇移动方向、速度和轨迹的数据。

可以理解，在得到实时影响信息后，进一步地，根据实时影响信息来获取移动改善数据。移动改善数据是基于实时影响信息计算得出的，旨在提供驾驶人员改善游艇移动状态的指导，以规避潜在风险或优化航行路径。先分析实时影响信息中的潜在碰撞风险。如果检测到障碍物与游艇的轨迹存在交叉或接近的情况，并且碰撞风险较高，根据实际移动数据进行计算，并得出需要调整的游艇的移动参数，例如速度、方向或航线，以避开障碍物。这些参数调整可以基于物理学原理、运动学规律以及游艇的操控性能来确定，以确保游艇能够安全地避开潜在风险。其次，还考虑实时影响信息中的其他因素，例如风浪、水流等环境因素对游艇移动的影响。根据这些因素进行相关性的结合，以得出游艇的相应的移动改善数据，以帮助驾驶人员更好地应对环境因素，保持游艇的稳定性和安全性。移动改善数据可以利用在显示屏上显示调整后的航线、速度或方向建议，或者通过声音提示或震动反馈等方式向驾驶人员传达相应的指令。驾驶人员可以根据这些移动改善数据来调整游艇的移动状态，从而规避潜在风险、优化航行路径，确保游艇的安全和稳定。通过基于实时影响信息获取移动改善数据的方式，驾驶人员可以更加准确地了解游艇与周围障碍物之间的关系，并及时采取相应的措施来确保游艇的安全航行。不仅可以提高游艇行驶的安全性，还可以减少潜在的事故风险，为游艇乘客提供更加舒适和安全的旅行体验。

S540，根据移动改善数据提醒驾驶人员做出相应措施。

可以理解，得到移动改善数据后，根据数据生成相应的提醒信息，以便及时通知驾驶人员采取相应的措施。提醒信息可以是文字、图像、声音或震动等多种形式，以适应不同的驾驶环境和驾驶人员需求。根据移动改善数据中的具体内容，确定需要提醒驾驶人员的关键信息。例如，如果移动改善数据指示需要调整游艇的速度，则会生成关于速度调整的建议或指令。如果移动改善数据涉及改变游艇的航向或航线，提供相应的航向或航线调整建议。其次，将提醒信息以合适的方式呈现给驾驶人员。如果游艇配备有显示屏，则可以在显示屏上显示文字或图像形式的提醒信息，例如可以是“请降低速度”或“请调整航向至XX度”。同时，可以通过声音提示、手机通知、语音播报、手表震动提醒或震动反馈等方式，确保驾驶人员在各种情况下都能及时接收到提醒。此外，还可以根据驾驶人员的反应和游艇的实时状态，动态调整提醒信息的内容和方式。例如，驾驶人员未能及时响应提醒信息，将会加大提醒的力度，例如增加声音提示的音量或频率，以确保驾驶人员能够注意到并采取相应措施。

如此设置，通过根据移动改善数据提醒驾驶人员做出相应措施的方式，以帮助驾驶人员更好地应对航行过程中的各种挑战和风险，确保游艇的安全和稳定。这不仅可以提高游艇航行的安全性，还可以提升驾驶人员的驾驶体验和乘客的舒适度，及时发现潜在风险，提高游艇行驶的安全性，通过有效的数据展示、风险评估和自动接管等，尽可能地避免游艇的部件发生故障，导致游艇无法正常行驶的情况，以进一步地提高航行的安全性和可靠性。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的一种游艇控制方法，本申请实施例还提供了一种游艇控制系统，该系统的各个模块可以实现游艇控制方法的各个步骤。图9示出了本申请实施例提供的游艇控制系统的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图9，该游艇控制系统包括：

获取单元，用于获取驾驶员的方位信息；其中，方位信息用于指示驾驶员在驾驶舱内的具体位置；

分析单元，用于基于方位信息进行分析处理，得到驾驶员的状态信息；其中，状态信息包括用于反映驾驶员驾驶游艇时的具体状态的信息；

第一得到单元，用于根据状态信息，得到游艇接管检测信息；其中，游艇接管检测信息包括所自动接管的游艇的检测任务的信息；

第二得到单元，用于基于游艇接管检测信息进行处理后对游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据；其中，游艇检测数据用于反映从游艇的外轮廓向远离游艇外轮廓的方向延伸预设距离的区域内的具体情况；

提醒单元，用于基于游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施。

需要说明的是，上述系统/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述系统的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种游艇，图10为本申请一实施例提供的游艇的控制装置的结构示意图。如图10所示，该实施例的控制装置6包括：至少一个处理器60(图10中仅示出一个)、至少一个存储器61(图10中仅示出一个)以及存储在所述至少一个存储器61中并可在所述至少一个处理器60上运行的计算机程序62，所述处理器60执行所述计算机程序62时，使所述控制装置6实现上述任意各个游艇控制方法实施例中的步骤，或者使所述控制装置6实现上述各系统实施例中各模块/单元的功能。

示例性地，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述电子设备6中的执行过程。

所述控制装置6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑等计算设备。该控制装置6可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是控制装置6的举例，并不构成对控制装置6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器60还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器61在一些实施例中可以是所述控制装置6的内部存储单元，例如控制装置6的硬盘或内存。所述存储器61在另一些实施例中也可以是所述控制装置6的外部存储设备，例如所述控制装置6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述控制装置6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在控制装置上运行时，使得控制装置实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到控制装置的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的游艇控制系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的游艇控制系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种游艇控制方法，其特征在于，包括：

获取驾驶员的方位信息；其中，所述方位信息用于指示所述驾驶员在驾驶舱内的具体位置；

基于所述方位信息进行分析处理，得到所述驾驶员的状态信息；其中，所述状态信息包括用于反映所述驾驶员驾驶游艇时的具体状态的信息；

根据所述状态信息，得到游艇接管检测信息；其中，所述游艇接管检测信息包括所自动接管的所述游艇的检测任务的信息；

基于所述游艇接管检测信息进行处理后对所述游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据；其中，所述游艇检测数据用于反映从所述游艇的外轮廓向远离所述游艇外轮廓的方向延伸预设距离的区域内的具体情况；

基于所述游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施。

2.如权利要求1所述的游艇控制方法，其特征在于，所述获取驾驶员的方位信息之前，所述方法还包括：

获取所述驾驶舱的舱内图像；其中，所述舱内图像用于反映所述驾驶舱内的具体情况；

基于所述舱内图像进行检测分析，得到所述驾驶舱内的人员存在情况；其中，所述人员存在情况用于指示所述驾驶舱内是否存在所述驾驶员；

在所述人员存在情况指示所述驾驶舱内不存在所述驾驶员的情况下，得到游艇接管信息；其中，所述游艇接管信息包括所自动接管的所述游艇的检测任务和所述游艇的行驶任务的信息；

基于所述游艇接管信息控制游艇和提醒驾驶人员做出相应措施。

3.如权利要求1所述的游艇控制方法，其特征在于，所述基于所述方位信息进行分析处理，得到所述驾驶员的状态信息，包括：

基于所述方位信息进行确定及分析处理，得到所述驾驶员的面部朝向信息；其中，所述面部朝向信息用于反映所述驾驶员的面部所朝向的具体方向；

根据所述面部朝向信息，得到所述驾驶员的前后信息；其中所述前后信息包括所述驾驶员的身体的正面和背面的信息；

根据所述驾驶员的所述前后信息，得到所述驾驶员的身体信息；其中，所述身体信息用于指示所述驾驶员全身的具体状况；

对所述身体信息进行识别处理，得到所述驾驶员的所述状态信息。

4.如权利要求1所述的游艇控制方法，其特征在于，所述根据所述状态信息，得到游艇接管检测信息，包括：

基于所述状态信息进行首部特征识别处理，得到首部信息；其中，所述首部信息包括用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时面部所展现的特征的信息；

基于所述状态信息进行所述驾驶员的上半身识别处理，得到上半身信息；其中，所述上半身信息包括用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时上肢所展现的特征的信息；

基于所述状态信息进行所述驾驶员的下半身识别处理，得到下半身信息；其中，所述下半身信息包括用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时下肢所展现的特征的信息；

基于所述首部信息、所述上半身信息和所述下半身信息进行综合分析处理，得到所述游艇接管检测信息。

5.如权利要求4所述的游艇控制方法，其特征在于，所述基于所述首部信息、所述上半身信息和所述下半身信息进行综合分析处理，得到所述游艇接管检测信息，包括：

基于所述首部信息、所述上半身信息和所述下半身信息进行分析处理并划分归类，得到首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息；其中，所述首部分类信息用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时面部所展现的特征的好坏情况，所述上半身分类信息用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时上肢所展现的特征的好坏情况，所述下半身分类信息用于反映所述驾驶员在驾驶所述游艇时下肢所展现的特征的好坏情况；

对所述首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到所述游艇接管检测信息。

6.如权利要求5所述的游艇控制方法，其特征在于，所述对所述首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到所述游艇接管检测信息，包括：

对所述首部分类信息、上半身分类信息和下半身分类信息进行分类分析处理，得到首部范围信息、上半身范围信息和下半身范围信息；其中，所述首部范围信息用于指示所述驾驶员面部的展现状态所占范围的情况，所述上半身范围信息用于指示所述驾驶员上肢的展现状态所占范围的情况，所述下半身范围信息用于指示所述驾驶员下肢的展现状态所占范围的情况；

根据所述首部范围信息、所述上半身范围信息和所述下半身范围信息，得到所述游艇接管检测信息。

7.如权利要求1所述的游艇控制方法，其特征在于，所述基于所述游艇接管检测信息进行处理后对所述游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据，包括：

对所述游艇接管检测信息进行处理后对所述游艇的周围进行检测，得到第一检测信息和第二检测信息；其中，所述第一检测信息包括用于反映检测区域内障碍物的种类或障碍物的类型的信息，所述第二检测信息包括用于反映所述障碍物与所述游艇外轮廓之间距离的信息；

基于所述第一检测信息和所述第二检测信息进行结合处理，得到总检测信息；其中，所述总检测信息用于反映所述障碍物的具体种类和具体位置；

根据所述总检测信息，得到所述游艇检测数据。

8.如权利要求7所述的游艇控制方法，其特征在于，所述基于所述游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施，包括：

获取所述游艇的实时信息；其中，所述实时信息包括用于反映所述游艇行进时的移动速度、移动方向和移动轨迹的信息；

基于所述实时信息和所述游艇检测数据进行处理分析，得到实时影响信息；其中，所述实时影响信息用于反映所述障碍物和所述游艇之间的影响情况；

根据所述实时影响信息，得到移动改善数据；其中，所述移动改善数据包括用于反映调整和改善所述游艇的移动方向、移动速度和移动轨迹的数据；

根据所述移动改善数据提醒驾驶人员做出相应措施。

9.一种游艇控制系统，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取驾驶员的方位信息；其中，所述方位信息用于指示所述驾驶员在驾驶舱内的具体位置；

分析单元，用于基于所述方位信息进行分析处理，得到所述驾驶员的状态信息；其中，所述状态信息包括用于反映所述驾驶员驾驶游艇时的具体状态的信息；

第一得到单元，用于根据所述状态信息，得到游艇接管检测信息；其中，所述游艇接管检测信息包括所自动接管的所述游艇的检测任务的信息；

第二得到单元，用于基于所述游艇接管检测信息进行处理后对所述游艇的周围进行检测，得到游艇检测数据；其中，所述游艇检测数据用于反映从所述游艇的外轮廓向远离所述游艇外轮廓的方向延伸预设距离的区域内的具体情况；

提醒单元，用于基于所述游艇检测数据，提醒驾驶人员做出相应措施。

10.一种游艇，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。