【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人员安全预警，尤其涉及一种户外人员的安全预警方法及系统。
技术介绍
1、户外运动是一种项在自然场地举行的一组集体项目群，其中包括登山、攀岩、野外露营、野炊、溪流、探险等项目，户外运动中多数带有探险性，因此，户外运动中户外人员的安全性尤为重要。
2、目前，公开号为cn115760518a的专利申请文件公开了一种人员活动的监控方法、装置、电子设备及存储介质，其中的方法包括：确定目标人员户外活动的目标区域；其中，目标区域包括若干目标子区域；对所述目标人员进行身份验证；向通过身份验证的所述目标人员展示各所述目标子区域的风险预警信息；以及获取所述通过身份验证的目标人员的位置信息，并传输所述位置信息至服务器，其中，风险预警信息为是依据地势和施工任务本身的风险系数确定的各目标子区域的安全系数等级。
3、然而，上述方法虽然能够获取目标人员在各目标子区域的安全系数等级，但忽略了户外人员在目标区域内的运动情况，无法精准获取每个户外人员的安全预警结果。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请提供了一种户外人员的安全预警方法及系统，能够精准获取每个户外人员的安全预警结果。
2、本申请第一方面，提供了一种户外人员的安全预警方法，采集户外人员在预设时间段内的高程值序列、速度序列和体征值序列，所述体征值为心率或血氧饱和度；基于时序编码器对所述高程值序列、所述速度序列和所述体征值序列进行特征提取，得到当前采集时刻和上一个相邻采集时刻的状态向量，所述状态向量包括
3、在一个实施例中，所述时序编码器为循环神经网络；基于时序编码器对所述高程值序列、所述速度序列和所述体征值序列进行特征提取，得到当前采集时刻和上一个相邻采集时刻的状态向量包括：将所述高程值序列中的高程值依次输入所述时序编码器，得到每个高程值对应的时序特征，将上一个相邻采集时刻的高程值对应的时序特征作为上一个相邻采集时刻的高程状态，将当前采集时刻的高程值对应的时序特征作为当前采集时刻的高程状态；将所述速度序列中的瞬时速度依次输入所述时序编码器，得到当前采集时刻和上一个相邻采集时刻的速度状态；将所述体征值序列中的体征值依次输入所述时序编码器，得到当前采集时刻和上一个相邻采集时刻的体征值状态。
4、在一个实施例中，所述时序编码器的训练方法包括：采集多条历史序列，所述历史序列包括高程值历史序列、速度历史序列和体征值历史序列；对于一条历史序列，将任意数值和所述任意数值之前的所有数值依次输入时序编码器，得到所述任意数值对应的时序特征；将所述时序特征输入全连接神经网络，以获取所述历史序列中所述任意数值下一个相邻数值的预测结果；计算所述预测结果和所述下一个相邻数值的交叉熵损失函数，基于所述交叉熵损失函数进行反向传播，以更新所述时序编码器和所述全连接神经网络，完成一次训练；迭代地训练所述时序编码器，直至所述交叉熵损失函数小于设定损失或迭代次数大于设定次数时停止，得到训练完毕的时序编码器。
5、在一个实施例中，所述相关性矩阵为3行3列的方阵，所述体征值状态与所述高程状态之间的相关性为所述体征值状态和所述高程状态之间的内积。
6、在一个实施例中，所述偏差值满足关系式：
7、；其中，为上一个相邻采集时刻的相关性矩阵，为当前采集时刻的相关性矩阵，表示计算的欧氏距离，为所述偏差值。
8、在一个实施例中，基于所述偏差值和当前采集时刻的体征值得到所述户外人员在当前采集时刻的安全预警结果包括：响应于所述偏差值处于第一正常区间，且当前采集时刻的体征值处于第二正常区间，所述户外人员在当前采集时刻的安全预警结果为安全；响应于所述偏差值不处于所述第一正常区间，或当前采集时刻的体征值不处于所述第二正常区间，所述户外人员在当前采集时刻的安全预警结果为存在安全隐患，发出报警；其中，所述第一正常区间为户外人员处于正常状态时偏差值的取值范围，所述第二正常区间为户外人员处于正常状态时体征值的取值范围。
9、在一个实施例中，所述第一正常区间的获取方法包括：采集所述户外人员在历史时间内的多个历史偏差值；对所有历史偏差值进行异常点检测以获取每个历史偏差值的异常值，并将异常值小于异常阈值的历史偏差值标记为核心历史偏差值，对所有核心历史偏差值进行高斯建模，得到第一高斯模型；依据3倍标准差准则和所述第一高斯模型确定第一正常区间。
10、在一个实施例中，所述第一正常区间的获取方法包括：对其它户外人员的历史偏差值进行高斯建模，得到通用高斯模型，所述通用高斯模型包括多个第一高斯分量；对于一个第一高斯分量，将所述户外人员的多个历史偏差值分别输入所述第一高斯分量，得到每个历史偏差值在所述第一高斯分量的响应概率；基于响应概率计算所述户外人员在所述第一高斯分量的0阶统计量、1阶统计量和2阶统计量，并对所述第一高斯分量的权重、均值和标准差进行修正；对所述通用高斯模型中所有第一高斯分量进行修正后，得到所述户外人员的第二高斯模型；依据3倍标准差准则和所述第二高斯模型确定第一正常区间。
11、在一个实施例中，所述第二高斯模型包括多个第二高斯分量，依据3倍标准差准则和所述第二高斯模型确定第一正常区间包括：对于一个第二高斯分量，基于3倍标准差准则确定所述第二高斯分量的最小允许概率，所述最小允许概率满足关系式：
12、；其中，为第个第二高斯分量的均值，为第个第二高斯分量的标准差，表示第个第二高斯分量，为第个第二高斯分量的最小允许概率；基于每个第二高斯分量的权重对所有最小允许概率进行加权求和，得到所述第二高斯模型的最小目标概率；将所述第二高斯模型的输出概率大于或等于所述最小目标概率的所有偏差值作为所述第一正常区。
13、本申请第二方面，还提供了一种户外人员的安全预警系统，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据本申请第一方面所述的一种户外人员的安全预警方法。
14、本申请的技术方案具有以下有益技术效果：
15、通过本申请提供的技术方案，首先采集户外人员在预设时间段内的高程值序列、速度序列和体征值序列，利用时序编码器获取当前采集时刻的高程状态、速度状态和体征值状态，并基于任意状态之间的相关性构建户外人员在当前采集时刻的相关性矩阵，当前采集时刻的相关性矩阵综合反映了户外人员在当前采集时刻下，高程状态、速度状态和体征值状态三者之间的相关关系，能够准确反映户外人员的运动状态，进一步，得到当前采集时刻与上一个相邻采集时刻之间相关性矩阵的偏差值，通过判断偏差值和当前采集时刻的体征值是否在正常区间获取当前采集时刻准确的安全预警结果。
16、进一步地，考虑到本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述预警方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述时序编码器为循环神经网络；基于时序编码器对所述高程值序列、所述速度序列和所述体征值序列进行特征提取，得到当前采集时刻和上一个相邻采集时刻的状态向量包括：
3.根据权利要求2所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述时序编码器的训练方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述相关性矩阵为3行3列的方阵，所述体征值状态与所述高程状态之间的相关性为所述体征值状态和所述高程状态之间的内积。
5.根据权利要求1所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述偏差值满足关系式：
6.根据权利要求1所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，基于所述偏差值和当前采集时刻的体征值得到所述户外人员在当前采集时刻的安全预警结果包括：
7.根据权利要求6所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述第一正常区间的获取方法包括：
8.根据权
9.根据权利要求8所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述第二高斯模型包括多个第二高斯分量，依据3倍标准差准则和所述第二高斯模型确定第一正常区间包括：
10.一种户外人员的安全预警系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现根据权利要求1至9中任一项所述的一种户外人员的安全预警方法。
...【技术特征摘要】
1.一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述预警方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述时序编码器为循环神经网络；基于时序编码器对所述高程值序列、所述速度序列和所述体征值序列进行特征提取，得到当前采集时刻和上一个相邻采集时刻的状态向量包括：
3.根据权利要求2所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述时序编码器的训练方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述相关性矩阵为3行3列的方阵，所述体征值状态与所述高程状态之间的相关性为所述体征值状态和所述高程状态之间的内积。
5.根据权利要求1所述的一种户外人员的安全预警方法，其特征在于，所述偏差值满足关系式：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：季剑明，丁信阳，朱静达，
申请(专利权)人：浙江挪客运动用品股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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