一种智能化多功能运动场地的制作方法

1.本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种智能化多功能运动场地。


背景技术：

2.目前，运动场地一般由橡胶铺垫，构成多功能的运动区域，但随着人工智能的发展，运动场地可以拥有更多的功能化、智能化的设施，现在的运动场地智能化程度过低，仅仅建立用于对运动者辅助的健身设施，随着社会发展程度越来越高，可以通过将运动场地和人工智能结合，从而生成更加便利、多功能的专业运动场地。


技术实现要素：

3.本发明提供一种智能化多功能运动场地，以解决上述问题。
4.本技术方案提供了一种智能化多功能运动场地，包括：
5.智能功能化装置：用于通过预设的间距安装于运动场地，和运动者进行信息交互；其中，所述运动者穿戴预设的智能芯片；
6.感应装置：用于通过预设的感应装置，接收智能功能化装置和运动者对应的智能芯片之间的感应信号，并传输所述感应信号至控制终端；
7.控制终端：用于对控制智能功能化装置、感应装置和智能芯片的交互信息进行控制联动。
8.作为本技术方案的一种实施例，所述智能功能化装置包括智能屏、单片机和功能控制平台；其中，
9.所述智能屏用于对运动者进行信息展示；
10.所述单片机接收感应装置的感应信号，并对所述感应信号进行处理，并生成对应的控制信号；
11.所述功能控制平台用于接收所述控制信号，并进行对应的功能切换，将展示过程通过智能屏展示。
12.作为本技术方案的一种实施例，所述感应装置，至少包括空气检测设备、酸碱度监测设备、光敏感应设备、声控感应设备、压力感应设备和智能芯片；其中，
13.所述空气检测设备用于通过预设的温度传感器和湿度传感器，监测运动场地的温度数据和湿度数据，确定环境数据，并将所述环境数据传输至控制终端；
14.所述酸碱度监测设备用于通过预设的酸碱度检测仪器，监测离运动场地预设高度内的空气的酸碱度，并将所述酸碱度传输至控制终端；
15.所述光敏感应设备用于通过预设的光敏感应设备，接收光敏信号，并将所述光敏信号传输至智能功能化装置内预设的单片机进行处理，生成第一控制命令，并将所述第一控制命令传输至控制终端；
16.所述声控感应设备用于通过预设的声控感应设备，接收声控信号，并将所述声控信号传输至智能功能化装置内预设的单片机进行处理，生成第二控制命令，并将所述第二
控制命令传输至控制终端；
17.所述压力感应设备用于通过预设的压力感应设备，接收压力信号，并将所述压力信号传输至智能功能化装置内预设的单片机进行处理，生成第三控制命令，并将所述第三控制命令传输至控制终端。
18.作为本技术方案的一种实施例，所述智能芯片，所述智能芯片以预设的穿戴方式装置在运动者身上，并和智能终端通过预设的连接模式连接；其中，
19.所述连接方式至少包括wifi连接模式、nfc连接模式和蓝牙连接模式的一种或多种。
20.作为本技术方案的一种实施例，所述智能芯片包括数据读取单元、动态运动模型单元和功能单元；其中，
21.所述数据读取单元用于实时采集运动者的状态身体信息；
22.所述动态运动模型单元用于将所述状态身体信息传输至预设的控制终端，同时，
23.连接预设的云服务器，从所述云服务器中调取历史场地模型，将所述状态身体信息传输至历史场地模型，搭建仿真运动模型；
24.所述功能单元用于接收控制指令，并通过所述控制指令和仿真运动模型，进行功能演绎；其中，
25.所述功能演绎包括以下步骤：
26.步骤a1：通过所述控制指令，对仿真运动模型进行情景预测，生成预设的预测时间内的预测场景；
27.步骤a2：连接所述预测场景，生成预测场景模型，并对所述预测场景模型进行空间分析，确定预测空间规则；
28.步骤a3：根据所述预测空间规则，生成对应的传输信道；
29.步骤a4：获取预设的功能演绎数据库；
30.步骤a5：通过所述传输信道，接收控制指令，同时根据所述控制指令，调取功能演绎数据库中对应的演绎功能数据，并对进行预测场景模型功能演绎。
31.作为本技术方案的一种实施例，所述控制终端包括监控单元、检测单元、优化单元和控制单元；其中，
32.所述监控单元用于通过预先装置的监测设备，实时捕捉运动者异常状态的监控图像，并辨识监控图像中运动者的身体状态，生成辨识结果；其中，
33.所述监测设备至少包括监控装置和温度监测仪；
34.所述检测单元用于通过预设的检测装置和检测周期，检测运动场地，生成检测结果；
35.所述维修单元用于通过所述监控结果和检测结果，评估运动场地是否需要维修，并将评估结果传输至智能终端；
36.所述控制单元用于接收智能终端的控制信号，同时管理并控制监控单元、检测单元和优化单元。
37.作为本技术方案的一种实施例，所述实时捕捉运动者异常状态的监控图像，并辨识监控图像中运动者的身体状态，生成辨识结果，包括以下步骤：
38.步骤1：通过预先装置的监测设备，实时对运动场地进行监控，获取实时监控图像；
39.步骤2：对实时监控图像进行模糊特征识别，获取目标监控图像，基于预设的处理分析系统，对目标监控图像进行精准特征分析，捕捉目标监控图像中的运动者状态图像；
40.步骤3：基于预设的大数据中心，辨识运动者状态图像中运动者的运动状态，生成辨识结果；其中，
41.所述步骤3，包括：
42.步骤301：基于预设的大数据中心，获取运动者状态图像中运动者的状态数据，建立运动状态模型：
[0043][0044]
其中，arg min
u,h
代表运动者u的运动状态为h情况下的运动状态模型，u
i
代表第i个运动者，h
j
代表第j时刻的运动状态数据，c
ij
代表第i个运动者第j时刻从智能芯片接收到的用户身体特征数据，a
i
代表第i个运动者的位置数据，θ代表关于状态角度函数，γ1代表关于运动状态模型的修正系数，s(u
i
,h
j
)代表第i个运动者在第j时刻的运动状态下的第一模型参数，f(u
i
,h
j
)代表第i个运动者u在第j时刻的运动状态h下的第二模型参数；步骤302：读取运动状态模型的运动数据，通过所述运动数据，预测运动者的运动状态，生成该运动状态下的理想身体状态数据；
[0045][0046]
其中，λ
0.i
为第i个运动者的理想身体状态数据，β代表基于贝叶斯网络预设的预测函数，代表第j
‑
1时刻采集到的动态的身体倾斜度，δσ代表预测偏差值，τ代表关于运动模型的预测权值，δ代表运动模型的补偿数据；
[0047]
步骤303：通过所述预测结果，辨识运动者是否受伤，确定辨识结果；
[0048]
步骤304：当所述辨识结果为运动者的状态异常，定位到对应的运动场地位置，确定位置数据，同时，调取预设的解决对策，生成调取数据，并将所述调取数据和位置数据传输至控制终端进行通告。
[0049]
作为本技术方案的一种实施例，所述通过预设的检测装置和检测周期，检测运动场地，包括以下步骤：
[0050]
步骤s1：通过预设的检测装置和检测周期，获取运动场地的状态检测数据；
[0051]
步骤s2：获取历史场地模型，并调取历史场地模型的历史检测参数，计算状态检测参数和历史检测参数的差值参数；
[0052]
步骤s3：采集环境参数，通过所述环境参数和状态检测参数，构建场地模型；
[0053]
步骤s4：将所述差值参数传输至场地模型进行数值补偿，确定状态场地模型；
[0054]
步骤s5：计算历史场地模型和状态场地模型的影响数据，并对所述影响数据进行分析和校验，推断影响因素；其中，
[0055]
所述影响因素至少包括环境影响因素、物理影响因素和化学影响因素；
[0056]
步骤s6：将所述影响因素传输至预设的控制终端，并调用对应的解决对策。
[0057]
作为本技术方案的一种实施例，所述步骤2，还包括以下步骤：
[0058]
步骤100：按预设的帧数对所述实时监控图像进行模糊特征识别，抓取人物图像；
[0059]
步骤101：将所述人物图像标记为兴趣区域，对所述兴趣区域进行自动识别，筛选目标监控图像；
[0060]
步骤102：基于预设的处理分析系统，实时接收目标监控图像，对所述目标监控图像中的运动者进行精准特征分析，捕捉运动者状态图像数据；
[0061]
步骤103：通过预设的分辨率，将所述运动者状态图像数据传输至人工神经网络机制，抓取并辨别图像中的运动者的身体状态特征；
[0062]
步骤104：基于预设的大数据处理中心，处理并分析所述身体状态特征，对运动者的身体状态特征进行初次识别，确定初次识别结果；其中，
[0063]
所述初次识别结果为危险身体状态特征和安全身体状态特征；
[0064]
步骤105：当判断结果为危险身体状态特征，捕捉目标监控图像中的运动者状态图像。
[0065]
作为本技术方案的一种实施例，所述步骤105，还包括：
[0066]
步骤400：当判断结果为危险身体状态特征，捕捉运动者异常状态的监控图像，确定捕捉结果；
[0067]
步骤401：将所述捕捉结果传输至智能芯片和智能终端，读取运动者的身体信息；
[0068]
步骤402：通过所述身体信息，对运动者的身体状态进行评估和等级划分，当所述运动者的身体状态为危险状态时，进行线上拨打急救电话，并将所述信息传输和运动者的位置信息传输至智能终端；
[0069]
步骤403：当所述运动者的身体状态为中危状态时，对运动者进行语音预警，并将所述信息传输和运动者的位置信息传输至智能终端。
[0070]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0071]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0072]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0073]
图1为本发明实施例中一种智能化多功能运动场地的结构图；
[0074]
图2为本发明实施例中一种智能化多功能运动场地的模块流程图；
[0075]
图3为本发明实施例中一种智能化多功能运动场地的模块流程图。
具体实施方式
[0076]
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0077]
需说明的是，当部件被称为“固定于”或“设置于”另一个部件，它可以直接在另一
个部件上或者间接在该另一个部件上。当一个部件被称为是“连接于”另一个部件，它可以是直接或者间接连接至该另一个部件上。
[0078]
需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0079]
此外，需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0080]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
[0081]
实施例1：
[0082]
根据图1所示，本技术方案提供了本技术方案提供了一种实施例，一种智能化多功能运动场地，其特征在于，包括：
[0083]
智能功能化装置：用于通过预设的间距安装于运动场地，和运动者进行信息交互；其中，所述运动者穿戴预设的智能芯片；
[0084]
感应装置：用于通过预设的感应装置，接收智能功能化装置和运动者对应的智能芯片之间的感应信号，并传输所述感应信号至控制终端；
[0085]
控制终端：用于对控制智能功能化装置、感应装置和智能芯片的交互信息进行控制联动。
[0086]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0087]
本技术方案的智能化多功能运动场地包括感应装置、智能芯片和控制终端，运动场地以特定的橡胶颗粒进行铺垫，并在橡胶颗粒形成的场地中，在预设的位置设有压敏导电橡胶，用于进行压力感应，感应装置用于通过预设的感应装置，接收运动场地和运动者的感应信号，并将所述感应信号传输至控制终端；感应装置至少包括光敏感应设备、声控感应设备和压力感应设备，光敏感应设备用于运动场地的地面跑道上，用于根据环境的光线不同，开启不同亮度的光亮，在夜晚不同的时段，为运动场地提供合适的温度，声控感应设备可以用于在专业人员进行教学时通过声控发出命令信号传输至智能终端，智能终端用于对运动场地和运动者进行信息交互，智能芯片用于以预设的穿戴方式装置在运动者身上，并和智能终端通过预设的连接模式连接，连接方式至少包括wifi连接模式、nfc连接模式和蓝牙连接模式的一种或多种；控制终端用于接收并联动控制智能终端、感应装置和智能芯片的交互信息，提供一种及时感应运动者身体信息，及时进行预警，使运动者能够享受多功能、健康、高效的运动方式。
[0088]
实施例2：
[0089]
本技术方案提供了一种实施例，所述智能功能化装置包括智能屏、单片机和功能
控制平台；其中，
[0090]
所述智能屏用于对运动者进行信息展示；
[0091]
所述单片机接收感应装置的感应信号，并对所述感应信号进行处理，并生成对应的控制信号；
[0092]
所述功能控制平台用于接收所述控制信号，并进行对应的功能切换，将展示过程通过智能屏展示。
[0093]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0094]
本技术方案的智能功能化装置，包括智能屏、单片机和功能控制平台；智能屏用于对运动者进行信息展示；单片机接收感应装置的感应信号，并对所述感应信号进行处理，并生成对应的控制信号；功能控制平台用于接收所述控制信号，并进行对应的功能切换，将展示过程通过智能屏展示，例如，接收智能芯片的运动指令，并根据所述运动指令，调取对应的教学视频，在智能屏进行播放；接收运动者身体信息，根据状态信息，判断是否需要拨打急救电话，并当需要拨打急求电话，统计历史异常位置数据，并分析场地是否有异常，确定异常并获取到运动受伤的图像，对所述图像进行处理，分析受伤原因，通过所述受伤原因对运动场地进行分析，确定运动场地经常受伤位置，不易查看的危险位置，并获取不同功能的运动场地。
[0095]
实施例3：
[0096]
本技术方案提供了一种实施例，所述感应装置，至少包括空气检测设备、酸碱度监测设备、光敏感应设备、声控感应设备、压力感应设备和智能芯片；其中，
[0097]
所述空气检测设备用于通过预设的温度传感器和湿度传感器，监测运动场地的温度数据和湿度数据，确定环境数据，并将所述环境数据传输至控制终端；
[0098]
所述酸碱度监测设备用于通过预设的酸碱度检测仪器，监测离运动场地预设高度内的空气的酸碱度，并将所述酸碱度传输至控制终端；
[0099]
所述光敏感应设备用于通过预设的光敏感应设备，接收光敏信号，并将所述光敏信号传输至智能功能化装置内预设的单片机进行处理，生成第一控制命令，并将所述第一控制命令传输至控制终端；
[0100]
所述声控感应设备用于通过预设的声控感应设备，接收声控信号，并将所述声控信号传输至智能功能化装置内预设的单片机进行处理，生成第二控制命令，并将所述第二控制命令传输至控制终端；
[0101]
所述压力感应设备用于通过预设的压力感应设备，接收压力信号，并将所述压力信号传输至智能功能化装置内预设的单片机进行处理，生成第三控制命令，并将所述第三控制命令传输至控制终端。
[0102]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0103]
本技术方案的感应装置，包括空气检测设备、酸碱度监测设备、光敏感应设备、声控感应设备和压力感应设备，所述空气检测设备用于通过预设的温度传感器和湿度传感器，监测运动场地的温度数据和湿度数据，确定环境数据，并将所述环境数据传输至智能终端；酸碱度监测设备用于通过预设的酸碱度检测仪器，监测离运动场地预设高度内的空气的酸碱度，并将所述酸碱度传输至智能终端；光敏感应设备用于通过预设的光敏感应设备，接收光敏信号，并将光敏信号传输至预设的第一单片机进行处理，生成第一控制命令，并将
第一控制命令传输至控制终端；声控感应设备用于通过预设的声控感应设备，接收声控信号，并将声控信号传输至预设的第二单片机进行处理，生成第二控制命令，并将第二控制命令传输至控制终端；压力感应设备用于通过预设的压力感应设备，接收压力信号，并将压力信号传输至预设的第三单片机进行处理，生成第三控制命令，并将第三控制命令传输至控制终端，提供了一种多样化的检测设施，提高了运动场地的智能程度。
[0104]
实施例4：
[0105]
本技术方案提供了一种实施例，所述智能芯片，所述智能芯片以预设的穿戴方式装置在运动者身上，并和智能终端通过预设的连接模式连接；其中，
[0106]
所述连接方式至少包括wifi连接模式、nfc连接模式和蓝牙连接模式的一种或多种。
[0107]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0108]
本技术方案的智能芯片实时采集运动者的状态身体信息，将状态身体信息传输至预设的智能控制终端，并调取历史场地模型，将状态身体信息和历史场地模型进行拟合，构建动态运动模型；接收控制指令，并通过控制指令和动态运动模型，进行功能演绎，通过wifi连接模式、nfc连接模式和蓝牙连接模式，将场地和运动者建立联系，提供一种高智能，便利、多功能的运动场地。
[0109]
实施例5：
[0110]
本技术方案提供了一种实施例，所述智能芯片包括数据读取单元、动态运动模型单元和功能单元；其中，
[0111]
所述数据读取单元用于实时采集运动者的状态身体信息；
[0112]
所述动态运动模型单元用于将所述状态身体信息传输至预设的控制终端，同时，
[0113]
连接预设的云服务器，从所述云服务器中调取历史场地模型，将所述状态身体信息传输至历史场地模型，搭建仿真运动模型；
[0114]
所述功能单元用于接收控制指令，并通过所述控制指令和仿真运动模型，进行功能演绎；其中，
[0115]
所述功能演绎包括以下步骤：
[0116]
步骤a1：通过所述控制指令，对仿真运动模型进行情景预测，生成预设的预测时间内的预测场景；
[0117]
步骤a2：连接所述预测场景，生成预测场景模型，并对所述预测场景模型进行空间分析，确定预测空间规则；
[0118]
步骤a3：根据所述预测空间规则，生成对应的传输信道；
[0119]
步骤a4：获取预设的功能演绎数据库；
[0120]
步骤a5：通过所述传输信道，接收控制指令，同时根据所述控制指令，调取功能演绎数据库中对应的演绎功能数据，并对进行预测场景模型功能演绎。
[0121]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0122]
本技术方案的运动场地还包括监控模块，实时对运动场地进行监控，基于预设的处理分析系统，捕捉运动者异常状态的监控图像；对运动者异常状态的监控图像进行处理分析，定位到对应的运动场地位置，确定位置数据；基于预设的大数据中心，判断运动者的运动状态，生成判断结果；根据判断结果，调取预设的解决对策，生成调取数据，接收控制指
令，并通过控制指令和仿真运动模型，进行功能演绎；功能演绎包括通过所述控制指令，对仿真运动模型进行情景预测，生成预设的预测时间内的预测场景；连接所述预测场景，生成预测场景模型，并对所述预测场景模型进行空间分析，确定预测空间规则；根据所述预测空间规则，生成对应的传输信道；获取预设的功能演绎数据库；通过所述传输信道，接收控制指令，同时根据所述控制指令，调取功能演绎数据库中对应的演绎功能数据，并对进行预测场景模型功能演绎，从而建立一种多功能、多样的、丰富的功能性运动，同时，有效帮助了因为私人设备用户不便于联系通讯的情形。
[0123]
实施例6：
[0124]
本技术方案提供了一种实施例，所述控制终端包括监控单元、检测单元、优化单元和控制单元；其中，
[0125]
所述监控单元用于通过预先装置的监测设备，实时捕捉运动者异常状态的监控图像，并辨识监控图像中运动者的身体状态，生成辨识结果；其中，
[0126]
所述监测设备至少包括监控装置和温度监测仪；
[0127]
所述检测单元用于通过预设的检测装置和检测周期，检测运动场地，生成检测结果；
[0128]
所述维修单元用于通过所述监控结果和检测结果，评估运动场地是否需要维修，并将评估结果传输至智能终端；
[0129]
所述控制单元用于接收智能终端的控制信号，同时管理并控制监控单元、检测单元和优化单元。
[0130]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0131]
本技术方案的控制终端包括监控单元、检测单元、优化单元和控制单元；监控单元用于实时捕捉运动者异常状态的监控图像，对运动者的身体状态进行监控，在有意外情况发生的时候，可以通过及时判定获取到运动者的生命体征和身体状态，避免错过黄金救助时间；检测单元用于通过预设的检测装置和检测周期，检测运动场地，生成检测结果，从而保证橡胶颗粒不会因为雨水腐蚀或者其他原因失去弹性从而丧失安全回弹的功能；维修单元用于通过所述监控结果和检测结果，评估运动场地是否需要维修，并将评估结果传输至智能终端，对运动场地进行及时的检修，保证运动场地的安全，控制单元用于接收智能终端的控制信号，同时管理并控制监控单元、检测单元和优化单元。
[0132]
实施例7：
[0133]
本技术方案提供了一种实施例，所述实时捕捉运动者异常状态的监控图像，并辨识监控图像中运动者的身体状态，生成辨识结果，包括以下步骤：
[0134]
步骤1：通过预先装置的监测设备，实时对运动场地进行监控，获取实时监控图像；
[0135]
步骤2：对实时监控图像进行模糊特征识别，获取目标监控图像，基于预设的处理分析系统，对目标监控图像进行精准特征分析，捕捉目标监控图像中的运动者状态图像；
[0136]
步骤3：基于预设的大数据中心，辨识运动者状态图像中运动者的运动状态，生成辨识结果；其中，
[0137]
所述步骤3，包括：
[0138]
步骤301：基于预设的大数据中心，获取运动者状态图像中运动者的状态数据，建立运动状态模型：
[0139][0140]
其中，arg min
u,h
代表运动者u的运动状态为h情况下的运动状态模型，u
i
代表第i个运动者，h
j
代表第j时刻的运动状态数据，c
ij
代表第i个运动者第j时刻从智能芯片接收到的用户身体特征数据，a
i
代表第i个运动者的位置数据，θ代表关于状态角度函数，γ1代表关于运动状态模型的修正系数，s(u
i
,h
j
)代表第i个运动者在第j时刻的运动状态下的第一模型参数，f(u
i
,h
j
)代表第i个运动者u在第j时刻的运动状态h下的第二模型参数；步骤302：读取运动状态模型的运动数据，通过所述运动数据，预测运动者的运动状态，生成该运动状态下的理想身体状态数据；
[0141][0142]
其中，λ
0.i
为第i个运动者的理想身体状态数据，β代表基于贝叶斯网络预设的预测函数，代表第j
‑
1时刻采集到的动态的身体倾斜度，δσ代表预测偏差值，τ代表关于运动模型的预测权值，δ代表运动模型的补偿数据；
[0143]
步骤303：通过所述预测结果，辨识运动者是否受伤，确定辨识结果；
[0144]
步骤304：当所述辨识结果为运动者的状态异常，定位到对应的运动场地位置，确定位置数据，同时，调取预设的解决对策，生成调取数据，并将所述调取数据和位置数据传输至控制终端进行通告。
[0145]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0146]
本技术方案实时捕捉运动者异常状态的监控图像，并辨识监控图像中运动者的身体状态，生成辨识结果，包括实时对运动场地进行监控，基于预设的处理分析系统，捕捉运动者异常状态的监控图像，从图像可以直观的辨别运动者是否摔倒、晕倒，以及面部等表情特征，也可以分析运动者是否出现不适，对运动者异常状态的监控图像进行处理分析，定位到对应的运动场地位置，确定位置数据，可以及时的进行紧急救援，基于预设的大数据中心，判断运动者的运动状态，调取预设的解决对策，生成调取数据，并将调取数据和位置数据传输至控制终端进行通告，在判断识别运动者状态的过程中，基于预设的大数据中心，获取运动者状态图像中运动者的状态数据，建立运动状态模型arg min
u,h
，读取运动状态模型的运动数据，通过所述运动数据，预测运动者的运动状态，生成该运动状态下的理想身体状态数据λ
0,i
，通过所述预测结果，辨识运动者是否受伤，确定辨识结果；当所述辨识结果为运动者的状态异常，定位到对应的运动场地位置，确定位置数据，同时，调取预设的解决对策，生成调取数据，并将所述调取数据和位置数据传输至控制终端进行通告。
[0147]
实施例8：
[0148]
本技术方案提供了一种实施例，所述通过预设的检测装置和检测周期，检测运动场地，包括以下步骤：
[0149]
步骤s1：通过预设的检测装置和检测周期，获取运动场地的状态检测数据；
[0150]
步骤s2：获取历史场地模型，并调取历史场地模型的历史检测参数，计算状态检测参数和历史检测参数的差值参数；
[0151]
步骤s3：采集环境参数，通过所述环境参数和状态检测参数，构建场地模型；
[0152]
步骤s4：将所述差值参数传输至场地模型进行数值补偿，确定状态场地模型；
[0153]
步骤s5：计算历史场地模型和状态场地模型的影响数据，并对所述影响数据进行分析和校验，推断影响因素；其中，
[0154]
所述影响因素至少包括环境影响因素、物理影响因素和化学影响因素；
[0155]
步骤s6：将所述影响因素传输至预设的控制终端，并调用对应的解决对策。
[0156]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0157]
本技术方案通过预设的检测装置和检测周期，检测运动场地，包括通过预设的检测装置和检测周期，获取运动场地的状态检测数据；获取历史场地模型，并调取历史场地模型的历史检测参数，计算状态检测参数和历史检测参数的差值参数；采集环境参数，通过环境参数和状态检测参数，构建场地模型；将差值参数传输至场地模型进行数值补偿，确定状态场地模型；计算历史场地模型和状态场地模型的影响数据，并对影响数据进行分析和校验，推断影响因素；其中，影响因素至少包括环境影响因素、物理影响因素和化学影响因素；将影响因素传输至预设的控制终端，并调用对应的解决对策。
[0158]
实施例9：
[0159]
本技术方案提供了一种实施例，所述步骤2，还包括以下步骤：
[0160]
步骤100：按预设的帧数对所述实时监控图像进行模糊特征识别，抓取人物图像；
[0161]
步骤101：将所述人物图像标记为兴趣区域，对所述兴趣区域进行自动识别，筛选目标监控图像；
[0162]
步骤102：基于预设的处理分析系统，实时接收目标监控图像，对所述目标监控图像中的运动者进行精准特征分析，捕捉运动者状态图像数据；
[0163]
步骤103：通过预设的分辨率，将所述运动者状态图像数据传输至人工神经网络机制，抓取并辨别图像中的运动者的身体状态特征；
[0164]
步骤104：基于预设的大数据处理中心，处理并分析所述身体状态特征，对运动者的身体状态特征进行初次识别，确定初次识别结果；其中，
[0165]
所述初次识别结果为危险身体状态特征和安全身体状态特征；
[0166]
步骤105：当判断结果为危险身体状态特征，捕捉目标监控图像中的运动者状态图像。
[0167]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0168]
本技术方案实时监控运动场地，生成监控视频，按预设的帧数读取所述监控视频，抓取人物图像；将所述人物图像标记为兴趣区域，对所述兴趣区域进行自动识别，确定识别图像；基于预设的处理分析系统，实时接收识别图像中的运动者的身体状态；通过预设的分辨率，将身体状态传输至人工神经网络机制，抓取识别图像中的运动者的身体特征和表情特征，确定抓取特征；基于预设的大数据处理中心，处理并所述抓取特征，判断运动者的状态，并确定判断结果；判断结果为异常身体状态和正常身体状态；当判断结果为异常判断状态，捕捉运动者异常状态的监控图像。
[0169]
实施例10：
[0170]
本技术方案提供了一种实施例，所述步骤105，还包括：
[0171]
步骤400：当判断结果为危险身体状态特征，捕捉运动者异常状态的监控图像，确定捕捉结果；
[0172]
步骤401：将所述捕捉结果传输至智能芯片和智能终端，读取运动者的身体信息；
[0173]
步骤402：通过所述身体信息，对运动者的身体状态进行评估和等级划分，当所述运动者的身体状态为危险状态时，进行线上拨打急救电话，并将所述信息传输和运动者的位置信息传输至智能终端；
[0174]
步骤403：当所述运动者的身体状态为中危状态时，对运动者进行语音预警，并将所述信息传输和运动者的位置信息传输至智能终端。
[0175]
上述技术方案的工作原理和有益效果在于：
[0176]
本技术方案捕捉运动者异常状态的监控图像，将捕捉结果传输至智能芯片和智能终端，读取运动者的身体信息，对运动者的身体状态进行评估和等级划分，当运动者的身体状态为危险状态时，进行线上拨打急救电话，并将信息传输和运动者的位置信息传输至智能终端；当运动者的身体状态为中危状态时，对运动者进行语音预警，并将信息传输和运动者的位置信息传输至智能终，提供了一种精准及时的救援决策，辅助运动者健康、高效的进行运动。
[0177]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0178]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0179]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0180]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0181]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。