一种基于人工智能的健身设施异常检测方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于人工智能的健身设施异常检测方法及系统，属于健身设施异常检测技术领域。方法包括以下步骤：获取目标健身设施对应的当前参数序列和标准参数序列；对当前参数序列中的数据进行分类，得到当前参数序列对应的类别数量和离散点数量；根据类别数量和离散点数量，得到当前参数序列的数据稳定程度指标；利用滑窗分析当前参数序列中数据的变化，得到当前参数序列的数据变化程度指标；计算当前参数序列与标准参数序列之间的相似性，得到当前参数序列的相似性指标；根据数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到目标健身设施对应的异常程度。本发明能能够提高异常检测的效率。

权利要求

1.一种基于人工智能的健身设施异常检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：（1）获取目标健身设施对应的当前参数序列和标准参数序列，所述参数包括以下四种参数中的至少一种：振动参数、电流参数、噪音参数以及减震参数；

（2）对所述当前参数序列中的数据进行分类，得到当前参数序列对应的类别数量和离散点数量；根据所述类别数量和离散点数量，得到当前参数序列的数据稳定程度指标；

（3）利用滑窗分析当前参数序列中数据的变化，得到当前参数序列的数据变化程度指标；

（4）计算当前参数序列与标准参数序列之间的相似性，得到当前参数序列的相似性指标；

（5）根据所述数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到目标健身设施对应的异常程度。

2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的健身设施异常检测方法，其特征在于，在步骤（1）之前，还包括得到目标健身设施的步骤：获取目标时间段内的多帧健身房图像；

将各健身房图像输入到目标检测网络中，得到各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框；

根据所述各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框之间的位置关系，得到各健身设施单位时间内被使用的总时长；

根据所述各健身设施单位时间内被使用的总时长，得到各健身设施单位时间内对应的热度特征指标；

根据所述热度特征指标，得到可能存在异常的各健身设施，将可能存在异常的健身设施记为目标健身设施。

3.如权利要求2所述的一种基于人工智能的健身设施异常检测方法，其特征在于，所述得到各健身设施单位时间内被使用的总时长的方法包括：根据所述各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框之间的位置关系，得到各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框之间的重叠面积；

判断所述重叠面积是否大于预设重叠面积阈值，若是，将对应的健身设施记为被使用状态；

统计各健身设施单位时间内单次处于被使用状态的时长，得到对应健身设施单位时间内被使用的总时长。

4.如权利要求2所述的一种基于人工智能的健身设施异常检测方法，其特征在于，所述得到目标健身设施的方法包括：

根据时间指标，构建各健身设施对应的热度特征指标序列；

根据所述热度特征指标序列，得到各健身设施对应的热度变化指标序列；

判断所述各健身设施对应的热度变化指标序列中小于预设热度变化阈值的数据的比例是否大于设定比例阈值，若是，将对应的健身设施记为目标健身设施。

5.如权利要求1所述的一种基于人工智能的健身设施异常检测方法，其特征在于，所述得到当前参数序列的数据稳定程度指标的方法包括：根据如下公式计算当前参数序列的数据稳定程度指标：其中， 为第 个目标健身设施对应的当前参数序列的数据稳定程度指标， 为当前参数序列对应的类别数量， 为当前参数序列对应的离散点数量，为当前参数序列的方差，为 对应的权重，为 对应的权重。

6.如权利要求1所述的一种基于人工智能的健身设施异常检测方法，其特征在于，所述得到当前参数序列的相似性指标的方法包括：根据如下公式计算当前参数序列的相似性指标：其中， 为第 个目标健身设施对应的当前参数序列的相似性指标，为当前参数序列中数据的总数， 为当前参数序列中第 个数据的值， 为当前参数序列对应的标准参数序列中第 个数据的值。

7.如权利要求1所述的一种基于人工智能的健身设施异常检测方法，其特征在于，所述得到目标健身设施对应的异常程度的方法包括：根据所述数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到目标健身设施对应的异常判定指标；根据如下公式计算目标健身设施对应的异常判定指标：其中， 为第 个目标健身设施对应的异常判定指标， 为第 个目标健身设施中对应的当前参数序列的数据稳定程度指标， 为第 个目标健身设施中对应的当前参数序列的数据变化程度指标， 为第 个目标健身设施中对应的当前参数序列的相似性指标，为 对应的权重，为 对应的权重；

根据所述目标健身设施对应的异常判定指标，得到目标健身设施对应的异常程度。

8.一种基于人工智能的健身设施异常检测系统，包括存储器和处理器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如权利要求1‑7任一项所述的一种基于人工智能的健身设施异常检测方法。

说明书

一种基于人工智能的健身设施异常检测方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及健身设施异常检测技术领域，具体涉及一种基于人工智能的健身设施异常检测方法及系统。

背景技术

[0002] 近年来，随着我国经济的快速发展，人民大众的生活质量在稳步提高，在解决了吃穿住行等基本生活需求后，越来越多的人选择去健身房进行运动和健身，健身房虽然给健
身者带来了便利舒适的环境，但是当健身设施出现异常或者故障等问题时，将会降低健身
者的健身效果，严重时会对健身者的人身造成伤害。

[0003] 当前健身房的健身设施一般由管理人员来管理检测，而管理人员只能在健身设施出现异常或者使用者在使用过程中发现异常并上报给管理人员的时候，管理人员才能通知
维修人员进行维修，而维修人员需要对健身设施进行排查找到导致异常的因素，才能进行
维修；而这种方式效率比较低，从发现异常、上报异常、找到异常以及维修的准确性和效率
都无法得到保障，因此应用智能的高精度的健身设施异常检测方法对于健身房的健身设施
异常检测而言是迫切需要的。

发明内容

[0004] 本发明提供一种基于人工智能的健身设施异常检测方法及系统，用于解决现有不能高效的检测健身设施异常的问题，所采用的技术方案具体如下：

[0005] 第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于人工智能的健身设施异常检测方法及系统包括以下步骤：

[0006] （1）获取目标健身设施对应的当前参数序列和标准参数序列，所述参数包括以下四种参数中的至少一种：振动参数、电流参数、噪音参数以及减震参数；

[0007] （2）对所述当前参数序列中的数据进行分类，得到当前参数序列对应的类别数量和离散点数量；根据所述类别数量和离散点数量，得到当前参数序列的数据稳定程度指标；

[0008] （3）利用滑窗分析当前参数序列中数据的变化，得到当前参数序列的数据变化程度指标；

[0009] （4）计算当前参数序列与标准参数序列之间的相似性，得到当前参数序列的相似性指标；

[0010] （5）根据所述数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到目标健身设施对应的异常程度。

[0011] 本发明还提供了一种基于人工智能的健身设施异常检测系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述一种基于人工智能的健身
设施异常检测方法。

[0012] 本发明对当前参数序列中的数据进行分类，得到当前参数序列对应的类别数量和离散点数量；根据类别数量和离散点数量，得到当前参数序列对应的数据稳定程度指标；利
用滑窗分析当前参数序列中数据的变化，得到当前参数序列对应的数据变化程度指标；计
算当前参数序列与标准参数序列之间的相似性，得到当前参数序列对应的相似性指标；根
据数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到目标健身设施对应的异常
程度。本发明提供的基于人工智能的健身设施异常检测方法是一种自动检测异常的方法，
这种检测方法相对于人为的异常检测的方式，能够提高异常检测的效率，且本实施例将数
据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标作为得到目标健身设施对应的异常程
度的依据，能够提高异常检测的准确性。

[0013] 优选的，在步骤（1）之前，还包括得到目标健身设施的步骤：

[0014] 获取目标时间段内的多帧健身房图像；

[0015] 将各健身房图像输入到目标检测网络中，得到各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框；

[0016] 根据所述各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框之间的位置关系，得到各健身设施单位时间内被使用的总时长；

[0017] 根据所述各健身设施单位时间内被使用的总时长，得到各健身设施单位时间内对应的热度特征指标；

[0018] 根据所述热度特征指标，得到可能存在异常的各健身设施，将可能存在异常的健身设施记为目标健身设施。

[0019] 优选的，得到各健身设施单位时间内被使用的总时长的方法包括：

[0020] 根据所述各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框之间的位置关系，得到各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框之间的重叠面积；

[0021] 判断所述重叠面积是否大于预设重叠面积阈值，若是，将对应的健身设施记为被使用状态；

[0022] 统计各健身设施单位时间内单次处于被使用状态的时长，得到对应健身设施单位时间内被使用的总时长。

[0023] 优选的，得到目标健身设施的方法包括：

[0024] 根据时间指标，构建各健身设施对应的热度特征指标序列；

[0025] 根据所述热度特征指标序列，得到各健身设施对应的热度变化指标序列；

[0026] 判断所述各健身设施对应的热度变化指标序列中小于预设热度变化阈值的数据的比例是否大于设定比例阈值，若是，将对应的健身设施记为目标健身设施。

[0027] 优选的，得到当前参数序列的数据稳定程度指标的方法包括：

[0028] 根据如下公式计算当前参数序列的数据稳定程度指标：

[0029]

[0030] 其中， 为第 个目标健身设施对应的当前参数序列的数据稳定程度指标，为当前参数序列对应的类别数量， 为当前参数序列对应的离散点数量，为当前参数序
列的方差，为 对应的权重，为 对应的权重。

[0031] 优选的，得到当前参数序列的相似性指标的方法包括：

[0032] 根据如下公式计算当前参数序列的相似性指标：

[0033]

[0034] 其中， 为第 个目标健身设施对应的当前参数序列的相似性指标，为当前参数序列中数据的总数， 为当前参数序列中第 个数据的值， 为当前参数序列对应的标
准参数序列中第 个数据的值。

[0035] 优选的，得到目标健身设施对应的异常程度的方法包括：

[0036] 根据所述数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到目标健身设施对应的异常判定指标；根据如下公式计算目标健身设施对应的异常判定指标：

[0037]

[0038] 其中， 为第 个目标健身设施对应的异常判定指标， 为第 个目标健身设施中对应的当前参数序列的数据稳定程度指标， 为第 个目标健身设施中对应的当前
参数序列的数据变化程度指标， 为第 个目标健身设施中对应的当前参数序列的相似
性指标，为 对应的权重，为 对应的权重。

[0039] 根据所述目标健身设施对应的异常判定指标，得到目标健身设施对应的异常程度。

附图说明

[0040] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将

[0041] 对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造
性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

[0042] 图1为本发明一种基于人工智能的健身设施异常检测方法的流程图。

具体实施方式

[0043] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于
本发明实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其它实施例，都属于本发明实施例保护
的范围。

[0044] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学技术语与属于本发明的技术人员通常理解的含义相同。

[0045] 本实施例提供了一种基于人工智能的健身设施异常检测方法，详细说明如下：

[0046] 如图1所示，该基于人工智能的健身设施异常检测方法，包括以下步骤：

[0047] 步骤S001，获取目标健身设施对应的当前参数序列和标准参数序列，所述参数包括以下四种参数中的至少一种：振动参数、电流参数、噪音参数以及减震参数。

[0048] 本实施例中，健身设施是以较为常见的跑步机为例进行后续分析的，分析过程需要获取跑步机以下四种参数：振动参数、电流参数、噪音参数以及减震参数；作为其它的实
施方式，本实施例也可以以其它的健身设施为例进行分析，但不同健身设施分析过程需要
的参数不同，例如若以健身车为例进行分析，分析过程需要获取健身车的电流参数、噪音参
数以及阻力参数等。

[0049] 为了减少后续的计算量，本实施例将对健身房中的健身设施进行初步筛选，得到可能存在异常的各健身设施。本实施例中，健身房中健身设施初步筛选是以健身房中的图
像为基础的，首先利用健身房中的摄像头对健身房进行图像采集，健身房中摄像头的布置
和摄像头的位置需要根据健身房中健身设施的布局进行设置，但是要求健身房中摄像头能
采集到健身房中的全部区域。

[0050] 本实施例中，需要获取健身房营业期间目标时间段内的多帧健身房图像，本实施例目标时间段内是指健身房营业期间30天内，图像采集的帧率需要根据实际情况进行设
置；作为其它的实施方式，也可以根据需求的不同获取其它时间段内的健身房图像，例如可
以是获取健身房营业期间60天内的多帧健身房图像。

[0051] 本实施例中，利用目标检测网络对上述采集到的各健身房图像进行检测，得到各健身房图像对应的健身设施包围框和健身者包围框；目标检测网络的训练过程为：首先获
取多帧健身房的样本图像，人为的为健身设施包围框和健身者包围框进行标注，标注包围
框的中心点坐标为 ，包围框的长和宽分别是 和 ，则目标检测网络的标签为
，包围框类别包括健身设施包围框以及健身者包围框，包围框类别
的不同对应的包围框中心点坐标、长以及宽也不同；将样本图像以及目标检测网络的标签
输入到目标检测网络中进行训练，目标检测网络采用均方差损失函数进行迭代训练。

[0052] 本实施例中，将采集的健身房营业期间30天内的健身房中的每一帧图像输入到训练好的目标检测网络中，目标检测网络的输出为包围框的类别，以及包围框类别对应的包
围框的中心点坐标、长以及宽。

[0053] 本实施例中，在获得各健身房图像中的健身设施包围框和健身者包围框之后，得到各健身房图像中对应的健身设施包围框和健身者包围框之间的位置关系；根据各健身房
图像中对应的健身设施包围框和健身者包围框之间的位置关系，得到各健身房图像对应的
健身设施包围框和健身者包围框之间的重叠面积；判断重叠面积是否大于预设重叠面积阈
值，若是，将对应的健身设施记为被使用状态；若不是将对应的健身设施记为空闲状态；本
实施例中，预设重叠面积阈值的大小需要根据实际情况进行设置。

[0054] 之后统计在单位时间内各健身设施单次处于被使用状态的时长，根据单位时间内各健身设施单次处于被使用状态的时长，得到单位时间内各健身设施单位时间内处于被使
用状态的总时长。

[0055] 本实施例中，单位时间内指的是一天，作为其它的实施方式为单位时间设施不同的时间段，例如可以是半天。

[0056] 本实施例中，根据各健身设施单位时间内处于被使用状态的总时长，得到各健身设施单位时间对应的热度特征指标；根据如下公式计算各健身设施单位时间对应的热度特
征指标：

[0057]

[0058] 其中， 为第 个健身设施第 天对应的热度特征指标，为第 个健身设施第天处于被使用状态的总次数， 为第 个健身设施第 天中第 次处于被使用状态的时长，
本实施例中 的取值为30。

[0059] 本实施例中，通过上述过程可以得到目标时间段内各健身设施单位时间内对应的热度特征指标，根据时间指标，即按照时间的顺序，构建目标时间段内各健身设施对应的热
度特征指标序列，即： ，其中， 为第 个健身设施第 天对应的
热度特征指标， 为第 个健身设施第 天对应的热度特征指标， 为第 个健身设
施第 天对应的热度特征指标。

[0060] 本实施例中，根据各健身设施对应的热度特征指标序列，得到各健身设施对应的热度变化指标；根据如下公式计算各健身设施对应的热度变化指标：

[0061]

[0062] 其中， 为第 个健身设施第 天到第 天之间的热度变化指标，为第 个健身设施第 天对应的热度特征指标， 为第 个健身设施第 天对应
的热度特征指标。

[0063] 根据时间指标，即按照时间的顺序，构建各健身设施对应的热度变化指标序列，即： ，其中， 为第 个健身设施第 天到第 天之间的
热度变化指标， 为第 个健身设施第 天到第 天之间的热度变化指标；因
此通过上述方式可以得到各健身设施对应的热度变化指标序列。

[0064] 本实施例中，根据各健身设施对应的热度变化指标序列，得到健身房中可能存在异常的各健身设施，因为热度特征指标可以反映健身设施在单位时间内的使用情况，如果
在一段时间内，某一个健身设施的热度特征指标大多数呈现下降的趋势，则该健身设施在
单位时间内被使用的总时长逐渐在减少，那么该健身设施可能存在异常，即该健身设施对
应的热度变化指标序列大多数呈下降趋势；因此本实施例判断各健身设施对应的热度变化
指标序列中小于预设热度变化阈值的数据的比例是否大于设定比例阈值，若是，将对应的
健身设施记为目标健身设施；若不是，将对应的健身设施记为无异常的健身设施。

[0065] 本实施例中，预设热度变化阈值为0，比例阈值为大于或者等于50%，因此本实施例判断各健身设施对应的热度变化指标序列中小于0的数据的比例是否在大于或者等于50%；
作为其它的实施方式，预设热度变化阈值和比例阈值都要根据实际情况进行设定。

[0066] 本实施例中，利用传感器对各目标健身设施对应的参数进行采集，分别为利用振动传感器获取振动参数、利用电流传感器获取电流参数、利用声音传感器获取噪音参数以
及利用加速度传感器等装置构成的减震器检测设备获取减震参数。

[0067] 作为其它的实施方式，也可以采集不同数量的参数，例如可以是对以下四种参数中的至少一种或者两种进行采集：振动参数、电流参数、噪音参数以及减震参数；作为其它
的实施方式，也可以采集其它的参数，例如也可以采集速度参数等。

[0068] 本实施例中，传感器对各目标健身设施是以周期性进行数据采集的，且采集各目标健身设施在使用过程中的数据，将采集的周期数据按照时间的顺序组成各参数对应的参
数序列；本实施例可以得到各目标健身设施对应的四种当前参数序列，分别为当前振动参
数序列、当前电流参数序列、当前噪音参数序列以及当前减震参数序列；本实施例根据健身
设施的经验值得到健身房中各健身设施中各当前参数序列对应的标准参数序列，即得到四
种标准参数序列，分别为标准振动参数序列、标准电流参数序列、标准噪音参数序列以及标
准减震参数序列。

[0069] 本实施例中，采集周期的大小和传感器采集的次数需要根据实际情况进行设置，采集的次数代表当前参数序列的序列长度，且各当前参数序列的序列长度与对应的标准参
数序列的序列长度一致。

[0070] 步骤S002，对所述当前参数序列中的数据进行分类，得到当前参数序列对应的类别数量和离散点数量；根据所述类别数量和离散点数量，得到当前参数序列的数据稳定程
度指标。

[0071] 本实施例中，对各目标健身设施对应的各当前参数序列中的数据采用均值漂移聚类算法进行聚类，根据聚类结果得到目标健身设施对应的各当前参数序列中数据对应的聚
类的类别数量和离散点数量；根据各当前参数序列中数据对应的聚类的类别数量和离散点
数量，得到目标健身设施对应的各当前参数序列的数据稳定程度指标；因为当前参数序列
中数据的类别数量和离散点数量可以反映当前参数序列中数据的稳定情况，即当前参数序
列中数据的类别数量和离散点数量与当前参数序列中数据的稳定程度指标成正相关关系，
且稳定程度指标的值越大表明当前参数序列的数据越不稳定，根据如下公式计算各目标健
身设施对应的各当前参数序列的数据稳定程度指标：

[0072]

[0073] 其中， 第 个目标健身设施对应的第 个当前参数序列的数据稳定程度指标， 为第 个当前参数序列对应的类别数量， 为第 个当前参数序列对应的离散点数
量，为第 个当前参数序列的方差，为 对应的权重，为 对应的权重，本实施例中设
置 ；作为其它的实施方式，也可以根据实际情况为 和 设置不同的数
值，但是需要满足 的值小于 且 与 的和 等于1。

[0074] 本实施例是采用均值漂移聚类算法进行聚类的，作为其它的实施方式，也可以根据DBSCAN聚类算法进行聚类。

[0075] 本实施例中，上述计算各目标健身设施对应的各当前参数序列的数据稳定程度指标的方法，只是本实施例的一个优选，作为其它的实施方式，也可以根据需求的不同设置不
同的计算各目标健身设施对应的各当前参数序列的数据稳定程度指标的方法，但应满足当
前参数序列中数据的类别数量和离散点数量与当前参数序列中数据的稳定程度指标成正
相关关系。

[0076] 步骤S003，利用滑窗分析当前参数序列中数据的变化，得到当前参数序列的数据变化程度指标。

[0077] 本实施例中，利用滑窗分析各目标健身设施对应的各当前参数序列中的数据的变化情况，得到当前参数序列的数据变化程度指标；本实施例设定滑窗的大小为1，滑窗移动
的步长为3，所述滑窗的大小为1是指一个窗口只能包含当前参数序列中的一个数据，且滑
窗滑动的次数与当前参数序列的长度成正比例关系。

[0078] 作为其它的实施方式，可以根据需求的不同为滑窗移动的步长设置不同的数值，例如滑窗移动的步长可以为1。

[0079] 本实施例按照时间的指标，即按照当前参数序列中数据采集的时间顺序，从当前参数序列中的初始数据开始移动滑窗，且在同一个当前参数序列中，当当前窗口对应的数
据值与当前窗口前一窗口对应的数据值之差的绝对值大于预设数据变化程度阈值时，当前
参数序列对应的数据变化程度指标的值加1；当当前窗口对应的数据值与当前窗口前一窗
口对应的数据值之差的绝对值小于或者等于预设数据变化程度阈值时，当前参数序列对应
的数据变化程度指标的值不发生变化；且当前参数序列的数据变化程度指标的值越大表明
当前参数序列中数据的波动越大。

[0080] 本实施例中，根据如下公式计算各目标健身设施对应的各当前参数序列的数据变化程度指标：

[0081]

[0082] 其中， 为第 个目标健身设施对应的第 个当前参数序列的数据变化程度指标， 为在第 个当前参数序列中第 个窗口对应的数据值， 为在第 个当前参数序
列中第 个窗口对应的数据值，为预设数据变化程度阈值，本实施例中 的值为5；作
为其它的实施方式，的值需要根据实际情况进行设置；本实施例中，当 为0时对应的
的值为0。

[0083] 步骤S004，计算当前参数序列与标准参数序列之间的相似性，得到当前参数序列的相似性指标。

[0084] 为了更加准确的检测健身设施的异常程度，本实施例将计算各目标健身设施对应的各当前参数序列与各当前参数序列对应的标准参数序列之间的相似性，得到当前参数序
列的相似性指标；且当前参数序列与当前参数序列对应的标准参数序列之间的相似性与当
前参数序列的相似性指标成负相关关系，即当当前参数序列与当前参数序列对应的标准参
数序列之间的相似性越大，则对应的相似性指标的值越小；当当前参数序列与当前参数序
列对应的标准参数序列之间的相似性越小，则对应的相似性指标的值越大；根据如下公式
计算各目标健身设施对应的各当前参数序列的相似性指标：

[0085]

[0086] 其中， 为第 个目标健身设施对应的第 个当前参数序列的相似性指标，为第 个当前参数序列中数据的总数， 为第 个为当前参数序列中第 个数据的值，
为第 个当前参数序列对应的标准参数序列中第 个数据的值。

[0087] 本实施例中，上述计算各目标健身设施对应的各当前参数序列的相似性指标的方法，只是本实施例的一个优选，作为其它的实施方式，也可以根据需求的不同设置不同的计
算各目标健身设施对应的各当前参数序列的相似性指标的方法，但应满足当前参数序列与
当前参数序列对应的标准参数序列之间的相似性与当前参数序列的相似性指标成负相关
关系。

[0088] 步骤S005，根据所述数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到目标健身设施对应的异常程度。

[0089] 本实施例中，根据各目标健身设施的数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到各目标健身设施的异常判定指标；本实施例中各目标健身设施的数据稳
定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标与各目标健身设施的异常判定指标成正相
关关系，即各目标健身设施对应的异常判定指标的值越大，对应的目标健身设施的异常程
度越大，根据如下公式计算各目标健身设施对应的异常判定指标：

[0090]

[0091] 其中， 为第 个目标健身设施对应的异常判定指标， 为第 个目标健身设施中对应的第 个当前参数序列的数据稳定程度指标， 为第 个目标健身设施中
对应的第 个当前参数序列的数据变化程度指标， 为第 个目标健身设施对应的第
个当前参数序列的相似性指标，为目标健身设施对应的当前参数序列的数量，本实施例
中 的值为4，为 对应的权重，为 对应的权重，本实施例中 和 的值都为0.5；作
为其它的实施方式，可以根据实际情况为 和 设置不同的权重值，但满足 和 的和为1。

[0092] 本实施例中，上述计算各目标健身设施对应的异常判定指标的方法，只是本实施例的一个优选，作为其它的实施方式，也可以根据需求的不同设置不同的计算各目标健身
设施对应的异常判定指标的方法，但应满足目标健身设施的数据稳定程度指标、数据变化
程度指标以及相似性指标与各目标健身设施的异常判定指标成正相关关系。

[0093] 本实施例中，通过上述过程可以得到各目标健身设施对应的异常判定指标的值，且对异常判定指标进行归一化，得到各目标健身设施归一化之后的异常判定指标的值；根
据各目标健身设施归一化之后的异常判定指标的值，得到各目标健身设施对应的异常程
度；本实施例中目标健身设施归一化之后的异常判定指标的值在 之间时，判定该目
标健身设施为为无异常且运行状态较佳，对应的异常等级为1；当目标健身设施归一化之后
的异常判定指标的值在 之间时，判定该目标健身设施为无异常，对应的异常等级为
2；当目标健身设施归一化之后的异常判定指标的值在 之间时，判定该目标健身设
施为轻度异常，对应的异常等级为3；当目标健身设施归一化之后的异常判定指标的值在
之间时，判定该目标健身设施为中度异常，对应的异常等级为4；当目标健身设施归
一化之后的异常判定指标的值在 之间时，判定该目标健身设施为重度异常，对应的
异常等级为5。

[0094] 作为其它的实施方式，也可以根据需求的不同设置不同的异常等级区间以及异常等级值，例如可以是当目标健身设施归一化之后的异常判定指标的值在 之间时，判
定该目标健身设施为为无异常，对应的异常等级为1；当目标健身设施归一化之后的异常判
定指标的值在 之间时，判定该目标健身设施为有异常，对应的异常等级为2。

[0095] 本实施例中，当异常等级低于3时，系统提示对应的目标健身设施无异常，而目标健身设施对应的热度特征指标序列呈现下降趋势可能是由于目标健身设施的位置等因素
导致的，管理人员可对此类目标健身设施的布局进行优化；当异常等级大于或者大于3时，
系统将发出警告，提示管理人员目标健身设施存在异常状况，提示管理人员尽快通知维修
人员对目标健身设施进行检修，避免目标健身设施因为异常对健身者造成身体伤害或者降
低健身者的效率等。

[0096] 作为其它的实施方式，也可以将异常等级等级低于3时对应的目标健身设施对应的各当前参数序列，输入到 预测网络中， 预测网络的输出为无异常的各目标健身
设施对应的各未来参数序列； 预测网络为现有技术，本实施例不做详细描述。

[0097] 本实施例中，根据上述目标健身设施对应的各当前参数序列的分析过程对无异常的各目标健身设施对应的各未来参数序列进行分析，可以预测无异常的各目标健身设施在
未来时刻的异常程度；根据预测的无异常的各目标健身设施在未来时刻的异常程度，管理
人员可以提前安排维修人员进行检查。

[0098] 本实施例对当前参数序列中的数据进行分类，得到当前参数序列对应的类别数量和离散点数量；根据类别数量和离散点数量，得到当前参数序列对应的数据稳定程度指标；
利用滑窗分析当前参数序列中数据的变化，得到当前参数序列对应的数据变化程度指标；
计算当前参数序列与标准参数序列之间的相似性，得到当前参数序列对应的相似性指标；
根据数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标，得到目标健身设施对应的异
常程度。本实施例提供的基于人工智能的健身设施异常检测方法是一种自动检测异常的方
法，这种检测方法相对于人为的异常检测的方式，能够提高异常检测的效率，且本实施例将
数据稳定程度指标、数据变化程度指标以及相似性指标作为得到目标健身设施对应的异常
程度的依据，能够提高异常检测的准确性。

[0099] 本实施例的基于人工智能的健身设施异常检测系统包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述基于人工智能的健身设施异常检测方
法。

[0100] 需要说明的是,上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣，在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行
并且仍然可以实现期望的结果。