1.一种用于游泳池溺水检测的方法，其特征在于：包括对采集数据进行数据预处理、特征向量提取、特征向量预处理、判决器计算、结果处理；

所述采集数据包括年龄、性别、心率监测数据、氧饱和度值；

所述数据预处理包括性别数字化、时间轴滑窗分片、心率监测数据计算和氧饱和度值计算；

所述性别数字化为，使用1表示男，使用-1表示女；

所述时间轴滑窗分片，在时间轴上，固定时间间隔数据作为一个时间窗口，即作为一组计算数据，时间窗口在时间轴上移动，截取多组计算数据；

所述心率监测数据计算，计算心率监测数据在一个时间轴滑窗分片中的最小值、均值、最大值以及心率变化率绝对值最大值和心率变化率绝对值最大值的方向；

所述心率变化率，为心率在单位时间变化量，心率增加为正值，心率减少为负值；

所述心率变化率绝对值最大值为一个时间轴滑窗内，心率变化率绝对值最大值；

所述心率变化率绝对值最大值的方向为心率变化率绝对值最大值的心率变化率的正负，为正时，方向为1，为负时，方向为-1；

所述氧饱和度值计算，计算氧饱和度值在一个时间轴滑窗分片中的最小值、均值、最大值以及氧饱和度值变化率绝对值最大值和氧饱和度值变化率绝对值最大值的方向；

所述氧饱和度变化率，为氧饱和度值在单位时间变化量，氧饱和度值在单位时间增加为正值，减少为负值；

所述氧饱和度值变化率绝对值最大值为一个时间轴滑窗内，氧饱和度值变化率绝对值最大值；

所述氧饱和度值变化率绝对值最大值的方向，为氧饱和度值变化率绝对值最大值的氧饱和度值变化率的正负，为正时，方向为1，为负时，方向为-1；

所述特征向量提取，由一个时间轴滑窗内的年龄、性别、时间轴滑窗时间间隔、心率监测数据计算和氧饱和度计算结果组成；

所述特征向量组成形式为：

式中,  为年龄、 为性别、 为时间轴滑窗时间间隔 分别为时间轴滑窗分片中心率监测数据的最小值、均值及最大值； 为心率变化率绝对值最大值，为心率变化率绝对值最大值的方向； 分别为时间轴滑窗分片中氧饱和度值的最小值、均值及最大值； 为氧饱和度值变换率绝对值最大值， 为氧饱和度值变化率绝对值最大值的方向；

所述特征向量预处理，特征向量的各维度分别归一化，即为特征向量减去均值向量，点除方差向量，得到归一化特征向量，公式如下：式中， 为均值向量， 为方差向量；

所述均值向量和方差向量由所有样本的特征向量的各维度元素计算得到，为定值；

所述判决器计算,将预处理后的归一化特征向量送入游泳池溺水检测模型，输出运算结果；

所述游泳池溺水检测模型为One Class SVM模型，选用高斯核函数，由线下训练完成；

所述运算结果为输入归一化特征向量，为+1时表示正常、为-1时表示异常；

所述结果处理，依据判决器计算结果，输出是否为溺水，当判决器输出为正常时，进行一个时间轴滑窗分片的检测判定；

当判决器输出为异常时，停止检测，输出判定为溺水;所述特征向量预处理中，对于均值向量和方差向量，式中，所述均值和方差结果分别对应于年龄、性别、时间轴滑窗时间间隔、心率变化率绝对值最大值的方向及氧饱和度值变化率绝对值最大值的方向。