(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210855011.2 (22)申请日 2022.07.19 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115169930 A (43)申请公布日 2022.10.11 (73)专利权人 北京拙河科技有限公司 地址 100000 北京市海淀区四道口北街3 6 号4号楼6层0 6 (72)发明人 袁潮　温建伟　李营　 其他发明人请求 不公开姓名　 (74)专利代理 机构 北京君莫知识产权代理事务 所(普通合伙) 11715 专利代理师 王凝 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/26(2012.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (56)对比文件 CN 103136392 A,2013.0 6.05 CN 111914122 A,2020.1 1.10 CN 112861998 A,2021.0 5.28 CN 111507574 A,2020.08.07 WO 2021174391 A1,2021.09.10 万雪音等.基 于网络技 术的竞赛图像采集与 回放系统设计. 《微处 理机》 .2014,(第0 6期), 审查员 吴瑶 (54)发明名称 一种赛事安保方法和系统 (57)摘要 本申请提供的一种赛事安保方法和系统， 具 体应用于图像处理领域， 包括实时采集赛事场馆 内比赛区域和非比赛区域的视频数据； 获取当前 时刻的赛事阶段； 若是赛时， 则采集非比赛区域 内的人员信息； 并划分多个子区域； 根据历史赛 事数据， 得到多个子区域的初始权重值； 将比赛 区域的视频数据输入第一异常监测模 型， 得到第 一异常信息； 计算多个子区域的实际权重值； 获 取高实际权重值对应的子视频数据； 将非比赛区 域的视频数据和子视频数据输入第二异常监测 模型， 得到第二异常信息； 根据第一异常信息和 第二异常信息分配安保事件。 由此 维护赛事场馆 稳定性， 提高安保效率。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115169930 B 2022.12.27 CN 115169930 B 1.一种赛事安保方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 将赛事场馆划分为比赛区域和非比赛区域； 实时采集所述比赛区域和所述非比赛区域的视频 数据； 根据赛事安排， 得到当前时刻所述赛事场馆所处的赛事阶段； 所述赛事阶段包括赛前、 赛时和赛后； 若所述赛事阶段是赛前或赛后， 则将所述比赛区域的视频数据和所述非比赛 区域的视 频数据分别输入第一异常监测模型和 第二异常监测模型， 得到第一异常信息和 第二异常信 息； 若所述赛事阶段是赛 时， 则采集所述非比赛区域内的人员信 息； 根据所述人员信 息， 将 所述非比赛区域划分为多个子区域； 所述多个子区域对应多个子 视频数据； 根据所述 赛事场馆的历史赛事数据， 得到所述多个子区域的初始权 重值； 将所述比赛区域的视频 数据输入第一异常监测模型， 得到第一异常信息； 根据所述第一异常信息， 得到所述多个子区域的实际权 重值； 从大到小排序所述实际权 重值， 获取 前K个实际权 重值对应的K个子 视频数据； 将所述非比赛区域的视频数据和所述K个子视频数据输入第二异常监测模型， 得到第 二异常信息； 根据所述第一异常信息和所述第二异常信息分配安保事 件。 2.根据权利要求1所述的赛事安保方法， 其特征在于， 所述人员信息， 包括观看赛事次 数、 座位信息以及支持队伍信息 。 3.根据权利要求2所述的赛事安保方法， 其特征在于， 所述根据 所述赛事场馆的历史赛 事数据， 得到所述多个子区域的初始权 重值， 包括： 采集所述 赛事场馆的历史赛事数据； 统计所述历史赛事数据中每一位置的异常次数和异常程度； 其中， 所述异常程度包括 轻度、 中度和重度； 汇总每一子区域中每一位置异常次数和异常程度， 得到每一子区域的异常次数和异常 程度； 若第i个子区域有n个位置， 则根据以下公式确定每一子区域的初始权 重值： 其中， wi表示第i个子区域的初始权重值， fi,j和pi,j分别表示第i个子区域的第j个位置 的异常次数和异常程度， pi,j的值取{1,2,3}， 分别对应所述异常程度的轻度、 中度和重度。 4.根据权利要求3所述的赛事安保方法， 其特征在于， 将所述比赛 区域的视频数据输入 第一异常监测模型， 得到第一异常信息， 包括： 将所述比赛区域的视频数据输入卷积神经网络模型中， 得到第一异常信息； 所述第一 异常信息包括异常主体1和异常主体2； 其中， 异常主体包括教练、 队员和裁判。 5.根据权利要求4所述的赛事安保方法， 其特征在于， 所述根据所述第一异常信息， 得 到所述多个子区域的实际权 重值， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115169930 B 2根据所述异常主体1和所述异常主体2确定调整因子k； 根据以下公式确定每一子区域的实际权 重值： Qi＝wi×k 其中， Qi表示第i个子区域的实际权 重值， wi表示第i个子区域的初始权 重值。 6.根据权利要求5所述的赛事安保方法， 其特征在于， 所述根据所述异常主体1和所述 异常主体2确定调整因子k， 包括： 根据以下公式计算调整因子k： k＝A×B 其中， A表示异常主体1， 当异常主体1为裁判、 教练和队员时， A的取值分别为0.5、 1和 1.5； B表示异常主体2， 当异常主体2为裁判 、 教练和队员时， B的取值分别为0.5、 1和1.5 。 7.根据权利要求1所述的赛事安保方法， 其特征在于， 所述将所述非比赛 区域的视频数 据和所述K个子 视频数据输入第二异常监测模型， 得到第二异常信息， 包括： 将所述非比赛区域的视频数据和所述K个子视频数据输入改进的卷积神经网络模型 中， 得到第二异常信息； 所述第二异常信息包括异常子区域1和异常子区域2。 8.根据权利要求1所述的赛事安保方法， 其特征在于， 所述根据 所述第一异常信 息和所 述第二异常信息分配安保事 件， 包括： 对所述第一异常信息和所述第二异常信息进行紧急预案； 可视化显示所述紧急预案， 并分配安保事 件。 9.一种赛事安保系统， 其特 征在于， 该系统包括： 区域划分模块， 用于将赛事场馆划分为比赛区域和非比赛区域； 视频采集模块， 用于实时采集所述比赛区域和所述非比赛区域的视频 数据； 赛事阶段获取模块， 用于根据赛事安排， 得到当前时刻所述赛事场馆所处 的赛事阶段； 所述赛事阶段包括 赛前、 赛时和赛后； 异常监测模块， 用于若所述赛事阶段是赛前或赛后， 则将所述比赛区域的视频数据和 所述非比赛区域的视频数据分别输入第一异常监测模型和 第二异常监测模 型， 得到第一异 常信息和第二异常信息； 若所述赛事阶段是赛 时， 则采集所述非比赛区域内的人员信 息； 根据所述人员信 息， 将 所述非比赛区域划分为多个子区域； 所述多个子区域对应多个子 视频数据； 根据所述 赛事场馆的历史赛事数据， 得到所述多个子区域的初始权 重值； 将所述比赛区域的视频 数据输入第一异常监测模型， 得到第一异常信息； 根据所述第一异常信息， 得到所述多个子区域的实际权 重值； 从大到小排序所述实际权 重值， 获取 前K个实际权 重值对应的K个子 视频数据； 将所述非比赛区域的视频数据和所述K个子视频数据输入第二异常监测模型， 得到第 二异常信息； 安保模块， 用于根据所述第一异常信息和所述第二异常信息分配安保事 件。 10.根据权利要求9所述的赛事安保系统， 其特 征在于， 所述 安保模块进一 步用于： 对所述第一异常信息和所述第二异常信息进行紧急预案； 可视化显示所述紧急预案， 并分配安保事 件。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115169930 B 3