摘要
本申请涉及智能监测领域,其具体地公开了一种安全监测系统及其方法,其采用基于深度神经网络模型的人工智能技术,获取预定时间内多个预定时间点的血氧饱和度、心率值和滑雪速度、滑雪倾斜角度,排列为向量后通过特征提取器和卷积网络进行身体状态和滑雪状态特征提取,并分别进行关联编码,融合后以得到用于表示滑雪者的状态是否有异常的分类结果。进而,可以提供滑雪者状态的监测和异常判断,从而提高滑雪活动的安全性,保护滑雪者的健康。
技术关键词
饱和度
一维卷积神经网络
心率
编码向量
监测系统
分类特征
矩阵
身体
基元
速度
监测方法
特征提取模块
分类器
深度神经网络模型
基底特征
分析模块
核心
分支
人工智能技术
系统为您推荐了相关专利信息
数据处理子系统
船舶甲板
三维点云数据
数据处理模块
监测方法
管理策略
远程运维管理系统
展厅
图像处理算法
视觉
工业互联网平台
设备状态诊断
状态分析方法
水电设备
异常事件
地质灾害风险
地质灾害监测方法
应力场
传感器
孔隙水压力
边缘密度特征
像素点
注意力
颜色
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