滑雪場雪質檢測與精準提示系統

2021-08-18 23:23李萬順于海秋萬宇坤趙鑫
電腦知識與技術 2021年18期
關鍵詞:區塊鏈

李萬順 于海秋 萬宇坤 趙鑫

摘要:在滑雪場滑雪時,特別是滑雪新手最頭疼的問題就是無法對雪場雪質做出判斷,尤其是在早晚溫度變化之后,由于雪質改變導致滑雪出現危險是十分常見的現象。現如今各式各樣的滑雪場春筍般快速涌現,但對于雪場雪質檢測的這個問題卻沒有太多的方法。針對以上問題,該項目提出了一種由雪質檢測系統,神經網絡雪質分析系統,區塊鏈雪質實時反饋系統構成的滑雪場雪質監測與精準提示系統。

關鍵詞:雪質檢測;神經網絡;區塊鏈

中圖分類號:TP311? ? ? 文獻標識碼:A

文章編號:1009-3044(2021)18-0227-03

開放科學(資源服務)標識碼(OSID):

1 背景

滑雪是一種專業性比較強的冬季的體育運動,現在滑雪也是一項很多的人都非常地喜歡的休閑放松的方式[1]。伴隨著2022年北京-張家口第24屆冬季奧運會的成功申辦,我國民眾參與冰雪運動的積極性空前高漲。冰雪運動悄然興起,尤其是滑雪運動,在經過了一段時間的積淀后正在迎來一個蓬勃發展的時間段。但是非常多的很大一部分滑雪場只對滑雪的人們告知雪道的長度、寬度和坡度這些信息,對雪質的信息缺乏監測與提示。很多的一大部分滑雪者也是只是關注雪道的長度、寬度和坡度等的一些個容易獲得的信息,對于雪質的好壞以及狀態卻很少受到注意。因為很多地方的天氣情況不一樣,不一樣的地方地區不同時候的雪的質量以及特性都會變得不一樣,所以給喜歡滑雪的人們帶來的感覺與對于這些人們滑雪的影響也會有一定的不一樣[2]。不同雪質反饋給滑雪者的滑行速度和推雪阻力有所不同,會給滑雪愛好者尤其是初級和中級的滑雪者的心理、技術動作、安全性帶來一定的影響。在滑雪過程中滑雪者若能夠實時地獲得當前滑雪的地方的雪的質量和狀態的情況,那么就可以按照自己的身體的情況和自己滑雪好壞的水平選擇適合自己滑起來舒服的地段,同時還能按照不同的雪質改變適應調整自己的滑行的速度還有動作的大小,養成非常好的滑行動作,不再受傷。就能更好地提升滑雪者的心理狀態、技術動作和安全性,使滑雪者獲得更加良好的滑雪體驗。

2 工作原理及總體設計

2.1 工作原理

雪質檢測系統通過利用雷達、超聲波、圖像等采集技術獲取雪的基本特性參數,然后通過無線傳感器網絡將采集到的不同區域雪的基本特性參數和滑雪者的位置及技術等級數據存儲至冰雪感知數據區塊鏈中,通過冰雪感知區塊鏈中數據處理單元的計算得到雪質情況和雪道平整度數據,并上傳至冰雪感知區塊鏈中。冰雪感知區塊鏈中的滑雪者可以通過位置匹配原則獲取需要位置區域的雪質情況和雪道平整度數據。

2.2 總體設計

本項目總體方案如圖1所示,主要分為雪的特性數據及雪道圖像采集;無線傳感器網絡構建;無線傳感器網絡中滑雪者傳感器定位;雪道圖像數據預處理;冰雪感知區塊鏈數據存儲;區塊鏈中基于復雜網絡和深度學習的智能計算六個部分。

1)雪的特性數據及雪道圖像采集:利用雪特性采集設備及視覺設備采集雪溫度、深度、濕度等雪的特性數據及雪道圖像數據。

2)無線傳感器網絡構建:將雪特性采集傳感器作為固定節點,將滑雪者數據采集傳感器作為移動節點,構建無線傳感器網絡。

3)無線傳感器網絡中滑雪者傳感器定位:利用傳感器網絡中固定傳感器的位置信息計算移動傳感器的位置信息。

4)雪道圖像數據預處理:將采集到雪道圖像進行預處理,提取用于雪道評價的圖像特征信息。

5)冰雪感知區塊鏈數據存儲:基于區塊鏈技術,將采集到的雪特性數據、雪道特征數據、滑雪者信息數據存儲至冰雪感知區塊鏈中。

6)區塊鏈中基于復雜網絡和深度學習的智能計算:利用區塊鏈中的計算服務器對雪特征數據和雪道特征數據進行分析計算得到雪質評價數據和雪道平整度數據。并將這些數據與滑雪者位置數據配備上傳至區塊鏈中。

該系統利用雷達、超聲波、圖像等采集技術獲取雪的基本特性參數,然后通過無線傳感器網絡將采集到的不同區域雪的基本特性參數和滑雪者的位置及技術等級數據存儲至冰雪感知數據區塊鏈中,通過冰雪感知區塊鏈中數據處理單元的計算得到雪質情況和雪道平整度數據,并上傳至冰雪感知區塊鏈中。同時,冰雪感知區塊鏈中的滑雪者即可以通過位置匹配原則獲取當前位置區域的雪質情況和雪道平整度數據。

3 局部結構設計方案

3.1 滑雪場雪的基本特性參數采集

雪密度和含水率特性主要通過雪特性傳感器來采集,雪特性傳感器最起碼的參數為頻率、衰減率還有波段。按照檢測到的這三個參數就能計算出來介電常數值,再接著算出來雪的密度還有雪道上各個層的液態水的含量。雪深度和雪粒直徑可以通過分析雪的一階反向散射模型雷達探測圖像中每個散射項的重要性及其對雪特性的敏感性來計算獲得。雪道上的孔隙率我們是沒辦法直接量出來的,它的值我們是利用雪道上的之前測量到的最起碼的參數的推演出來的。通過攝像機采集雪道圖像,預處理后將輪廓數據上傳至冰雪感知區塊鏈。

3.2 雪質情況和雪道平整度數據計算

利用采集到雪的基本特性數據,基于深度置信網絡理論計算雪質情況和雪道平整度。深度置信網絡是根據我們對生物學上的神經系統的研究推導驗算出來的網絡,當然還有對于淺層神經網絡的研究與探索的基礎上發展起來的,深度置信網絡模型是一種概率生成模型,就聯合概率的分散計算樣本得出我們想要的數據是如何分布的。深度置信網絡模型根據網絡訓練組織的結構中的神經元之間的通過投票的多少使得整個神經網絡按著最大的可能性推導出訓練結果以及數據,形成高層神經性抽象特征,提升模型分類性能[3]。深度神經網絡整體架構如圖2所示。

3.3 基于無線傳感器網絡的滑雪者定位

無線傳感器網絡中的節點分為兩類,一類是雪特征采集傳感器,第二類是滑雪者攜帶的信息采集傳感器。第一類傳感器的位置是固定不變的,第二類傳感器的位置是不斷變化的。根據對于RSSI的研究,無線數據的信號在傳播時有著這樣的規則:假如接收方接收時測量到的信號的數據的強度大的話,那么說明發送方就離的接收方是比較的近的,假如接收方接收時測量到的信號的數據的強度比較低的話,這個時候發送方距離接收方應該就比較遠了[4]。因此,通過測量接收到的信號強度可以推算出移動傳感器到固定傳感器的距離[5]。本項目利用傳感器網絡內節點之間相互協作對滑雪者感知、定位最后將滑雪者的位置信息反饋給匯聚節點并且上傳至冰雪感知區塊鏈。通過一系列感知節點對滑雪者感知結果的交集來預計出滑雪者可能出現的范圍,再根據這個初始范圍穿越的最小線段估算出滑雪者的移動軌跡。無線傳感器網絡定位模型如圖3所示。

3.4 基于區塊鏈技術的數據存儲及交互

區塊鏈是以比特幣為代表的數字加密貨幣體系的核心支撐技術[6]。區塊鏈技術的核心優勢是去中心化,通過數據加密、經濟激勵、分布式共識和時間戳等手段,在節點之間用不著信賴的分布式系統中,實現在分散信用的點對點基礎上的交易、協調和合作,給集中式機構都有的,例如成本高、效率低、數據存儲不穩定的問題找到了一些解決問題的辦法。本項目的冰雪感知區塊鏈基于以太坊。以太坊總體架構如圖4所示。

4 創新點與特色

本系統基于深度置信網絡模型計算滑雪場雪質情況和雪道平整度,基于無線傳感器網絡實現滑雪者的定位,并利用區塊鏈技術實現信息交互與管理。本系統將新興信息技術引入滑雪運動,解決了滑雪者尤其是新手滑雪者對于雪場選擇的問題,保障滑雪者的安全,降低了滑雪的門檻,提高了滑雪的安全性,推動了滑雪運動的發展,響應了國家提倡全民健身,發展冰雪運動的號召,順應了2022年北京冬奧會,中國冰雪運動大發展的形勢。

5 結束語

通過對市場的調研,發現滑雪場現實存在的痛點,并且利用神經網絡與區塊鏈技術的這波浪潮,我們提出了滑雪場雪質監測與精準提示系統,一定程度上解決了用戶的痛點,并運用所學的技能解決了這一問題,提高了團隊的能力。在國家政策、全民健身以及2022年冬奧會多重利好激勵下,中國滑雪產業具有非常大的發展潛力。所以我們相信,該系統必將擁有強大的市場前景。

參考文獻:

[1] 闞軍常,姜立嘉.我國滑雪場發展現狀的調查與分析[J].武漢體育學院學報,2012,46(1):39-42.

[2] 王翼騰,馬峰躍.不同雪質對滑雪愛好者產生的影響[J].西部皮革,2017,39(8):269.

[3] 劉方園,王水花,張煜東.深度置信網絡模型及應用研究綜述[J].計算機工程與應用,2018,54(1):11-18,47.

[4] 董梅,楊曾,張健,等.基于信號強度的無線局域網定位技術[J].計算機應用,2004,24(12):49-52.

[5] 任福君,王龍,王殿君,等.基于RSSI的室內移動機器人測距方法分析[J].機床與液壓,2011,39(9):8-11.

[6] 袁勇,王飛躍.區塊鏈技術發展現狀與展望[J].自動化學報,2016,42(4):481-494.

【通聯編輯:謝媛媛】

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