【技术实现步骤摘要】
滑雪场管理方法及其系统
[0001]本申请涉及事故智能检测领域，且更为具体地，涉及一种滑雪场管理方法及其系统。
技术介绍
[0002]随着社会生活水平的提高，人们对运动的需求和对运动质量的要求也越来越高。滑雪作为一种对场地有较高要求的运动，也开始更加兴起。为了保证运动的安全性和舒适性，人们也更加愿意选择有完备管理的滑雪场。
[0003]目前，很多滑雪场采用开放式园区，具有范围大、地形复杂等特点。同时，滑雪运动也是一种难度大、危险性较高、容易发生事故的运动。因此，对滑雪场的管理要求相对较高，需要做到实时监控事故发生，及时响应处理事故。传统的滑雪场管理方案中，以人工巡检、简单图像采集加人工查看分析为主，在滑雪场覆盖范围较大，客户数量较多的情况下，人工管理成本高，并且容易出现遗漏。
[0004]因此，期待一种优化的滑雪场智能管理方案。
技术实现思路
[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种滑雪场管理方法及其系统，其采用基于深度学习的人工智能检测技术，以通过对于所述跟踪...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种滑雪场管理方法，其特征在于，包括：获取跟踪对象的跟踪拍摄视频；从所述跟踪拍摄视频提取多个跟踪拍摄关键帧；将所述多个跟踪拍摄关键帧分别通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到多个跟踪状态特征向量；将所述多个跟踪状态特征向量输入基于转换器的上下文编码器以得到第一尺度行为理解语义特征向量；将所述多个跟踪状态特征向量输入双向长短期记忆神经网络模型以得到第二尺度行为理解语义特征向量；融合所述第一尺度行为理解语义特征向量和所述第二尺度行为理解语义特征向量以得到行为理解语义特征向量；以及将所述行为理解语义特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示跟踪对象的行为是否异常。2.根据权利要求1所述的滑雪场管理方法，其特征在于，所述从所述跟踪拍摄视频提取多个跟踪拍摄关键帧，包括：以预定采样频率从所述跟踪拍摄视频中提取所述多个跟踪拍摄关键帧。3.根据权利要求2所述的滑雪场管理方法，其特征在于，所述将所述多个跟踪拍摄关键帧分别通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到多个跟踪状态特征向量，包括：使用所述第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述跟踪状态特征向量，所述第一卷积神经网络模型的第一层的输入为所述跟踪拍摄关键帧。4.根据权利要求3所述的滑雪场管理方法，其特征在于，所述将所述多个跟踪状态特征向量输入基于转换器的上下文编码器以得到第一尺度行为理解语义特征向量，包括：将所述多个跟踪状态特征向量输入所述基于转换器的上下文编码器以得到多个上下文跟踪状态特征向量；以及将所述多个上下文跟踪状态特征向量进行级联以得到所述第一尺度行为理解语义特征向量。5.根据权利要求4所述的滑雪场管理方法，其特征在于，所述将所述多个跟踪状态特征向量输入所述基于转换器的上下文编码器以得到多个上下文跟踪状态特征向量，包括：将所述多个跟踪状态特征向量排列为输入向量；将所述输入向量通过可学习嵌入矩阵分别转化为查询向量和关键向量；计算所述查询向量和所述关键向量的转置向量之间的乘积以得到自注意关联矩阵；对所述自注意关联矩阵进行标准化处理以得到标准化自注意关联矩阵；将所述标准化自注意关联矩阵输入Softmax激活函数进行激活以得到自注意力特征矩阵；以及将所述自注意力特征矩阵与以所述多个跟踪状态特征向量中各个跟踪状态特征向量作为值向量分别进行相乘以得到所述多个上下文跟踪状态特征向量。
6.根据权利要求5所述的滑雪场管理方法，其特征在于，所述融合所述第一尺度行为理解语义特征向量和所述第二尺度行为理解语义特征向量以得到行为理解语义特征向量，包括：计算所述第一尺度行为理解语义特征向量和所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王楷钧，尹峰，庞明，范旭东，吴茜，
申请(专利权)人：吉林体育学院，
类型：发明
国别省市：
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