智能化社區體育資源信息平臺的框架設計

吳 凱，蔣思佳，楊 麗，汪 超，曹紹鮮，宋 洋，孫祥嬌

（1 重慶郵電大學計算機學院 重慶 400065）

（2 重慶郵電大學體育學院 重慶 400065）

（3 成都大學體育學院 四川 成都 610106）

0 引言

近年，“互聯網+體育”這條賽道不斷推陳出新，發展態勢日趨明顯。但能真正深入社區居民、平衡社區體育資源的“選手”，仍未出現。在人工智能、物聯網等計算機科學領域不斷發展的今天，社區體育可以充分利用互聯網在社會資源配置中的優化和集成作用，搭建社區體育信息共享平臺，利用大數據分析，將社區體育資源利用最大化，為體育產業的發展帶來新的機遇。

1 需求分析

由鏑數聚的數據顯示，國內居民對運動困擾的原因中，“沒有運動壞境場所設施”占29%，雖然相較于其他兩項占比稍小，但仍是不可忽視的一大原因。見圖1 所示。

究其根本，是因為體育資源配置效率低、缺乏公平性[1]。如何用有限的體育資源滿足更多的居民的多元化需求，是亟待解決的現實問題。

通過對人群計數、物聯網等前沿技術的持續跟進，發現就“提高社區體育資源利用率”已經有了新的可行方案。提高社區體育資源利用率，首先要優化居民對社區里閑置可用的體育資源的獲悉方式，主要體現在兩個方面：

1.1 實時性

由圖2 可知，居民進行體育運動的時間分布十分分散，幾乎任何時刻都會有居民需要獲悉社區里閑置可用的體育資源。因此，能為居民提供實時的信息十分必要。

1.2 因地制宜

見圖3，居民進行的體育項目十分廣泛多樣。而不同項目對運動場所都有不同的要求，特別是球類、游泳、登山、廣場舞等對場地的要求較高。因此，應該將閑置的社區體育資源按可進行的體育項目分類，供居民檢索。

社區里的體育資源主要有兩種形式：場地和器材。優化居民對社區里閑置可用運動器材和體育場地的獲悉方式，就是要讓居民能夠選擇想要進行的運動項目、實時了解當前運動場所的人流量的，以便合理安排時間、錯峰進行鍛煉，達到資源利用最大化。

2 功能概述

利用“人群計數算法”，以攝像設備實時上傳的照片作為輸入，計算運動場所不同區域的人群密度，這些區域以可進行的體育項目分類，再上傳至數據庫，客戶端則通過服務器從數據庫拉取感興趣的信息。利用物聯網相關技術，設立“共享體育器材柜”，類似于已經推廣的“共享單車”和“共享雨傘”，用戶通過客戶端獲取可用的“共享體育器材柜”的地點，前往“刷臉”憑押金、信用借取體育器材，并在合理時間內歸還到有空位的器材柜。

數字經濟時代，數據作為關鍵生產要素之一，具有可復制、可共享、可無限供給、無限使用等特點，是生產力進步新的主要驅動力[2]。“人群計數算法”的歷史數據以及“共享體育器材柜”的借取歷史記錄會是一份能真實反映社區體育資源使用情況的大數量級數據，可憑此總結出社區熱門運動項目、地點及時段等。

社區里的體育資源還應包含“擁有一定體育知識的居民”，如圖1所示，40%的居民認為自己“缺乏專業運動指導”。建立交流平臺，為這些居民提供“健身達人”的認證通道，促進認證用戶與其他用戶的溝通交流。這也有助于解決居民“缺乏專業運動指導”的困擾，此外，還可以增加鍛煉方案定制、健康食譜定制、商城等功能，便捷居民的生活，同時各系統也能協同發展，吸引更多居民參與使用。

3 智能化社區體育資源信息平臺的框架設計

如圖4 所示：本文主要介紹體育場所人群計數系統、共享體育器材柜這兩大板塊，鍛煉方案定制、交流平臺等常見的系統不在本文討論范圍內。APP、網頁等都可以作為客戶端的形式，居民可以任意選擇。

3.1 體育場所人群計數系統

如圖5 所示：人群計數系統的功能是計算運動場所不同區域的人群密度，這些區域以可進行的體育項目分類，并將計算結果上傳至數據庫。

該系統主要有3 個模塊：視頻流處理、計數算法調度、數據存儲。視頻流處理模塊應部署在攝像設備上，或者與攝像設備直接連接；計數算法調度模塊應部署在GPU 服務器上，以滿足其密集計算的要求；數據存儲在數據庫，供服務器檢索。

3.1.1 視頻流處理模塊

由于計數算法的輸入要求為圖像，因此視頻流處理模塊需要對攝像設備采集的視頻流進行截取，再將截取的圖像上傳至服務器。

本系統重在為居民提供關于體育場所的參考信息，對實時性要求并不極端，每個視頻流處理模塊可以間隔1 ～3 min 截取、發送一次圖像。這也能有效的減少服務器的負載、大幅降低服務器的成本。

3.1.2 計數算法調度

該模塊所用的“人群計數算法”屬于“深度學習”的范疇。深度學習的計算任務有高度并行、計算密集的特點。GPU 擁有更多的大吞吐量計算通道和較少的控制單元，計算環境更優秀，能更高效的完成深度學習的計算任務。因此，GPU 服務器是計數算法調度模塊的唯一選擇。

由于不同體育場所之間有著或大或小的差別，對每個場景都進行數據采集、模型訓練的成本較高，因此該模塊提供了模型調整功能，即僅采集當前場景較少的數據，從而對模型進行微調，也能達到不錯的計數效果[3]。

該模塊的基本任務是提供算法服務。接受由視頻流處理模塊上傳的圖像數據，并送入模型進行計算，最后將計算出的人群密度數據上傳至數據庫。

3.1.3 數據存儲

計數算法調度模塊每進行一次計算，都會將數據上傳至服務器，保存到數據庫中。客戶端會通過服務器訪問此模塊以獲取實時人數信息。

3.2 共享體育器材柜

如圖6 所示。客戶端可以是APP、網頁，也可以是器材柜上嵌入的用戶界面。客戶端通過服務器對器材柜發送請求。

每個器材柜都會提供二維碼，該二維碼存儲著該器材柜唯一識別碼，當居民通過客戶端掃描該二維碼時，客戶端會將二維碼存儲的數據發送至服務器，服務器根據接受的數據從數據庫中拉取該器材柜存有的器材信息，再打包發送給客戶端，客戶端將器材信息整理成列表供居民挑選。這些器材信息包括器材類型、押金、租費、器材唯一識別碼等。

RFID 系統是一種非接觸式的自動識別系統。器材柜內的所有器材都附著射頻標簽，它存儲著該器材的唯一識別碼。RFID 系統的子系統“應用系統”承擔著器材柜與服務器之間的信息交換。

當居民從器材列表選定了某一器材，客戶端將該器材的唯一識別碼和器材柜的唯一識別碼一起發給服務器，服務器檢查該請求的合法性，確認完畢后將該請求轉發給器材柜的“應用系統”，由應用系統負責溝通器材柜的硬件部分，將指定器材遞交給居民。

當居民欲歸還某一器材，只需按下器材柜上的“歸還”按鈕，器材柜會指引居民將器材放入“歸還槽”，該歸還槽被RFID 的射頻信號覆蓋，一旦器材被正確的放入了歸還槽，器材上的射頻標簽就會被射頻信號驅動、將存儲的唯一識別碼發送出去，該標識碼最終會被應用系統接收。應用系統則負責將此信息和器材柜唯一識別碼以及其他相關信息打包發送給服務器，服務器解釋、結算、確認后，結束此次借還操作。見圖7 所示。

器材柜本身不保存任何器材信息，所有的器材信息都被保存在服務器上。由上述可知，器材柜只負責溝通硬件發送、執行請求，所有數據合法性的確認都在服務器完成。這是為了保證信息不被非法篡改。

4 關鍵開發技術應用

4.1 人群計數算法

“人群計數”是深度學習領域的一個技術。該領域較繁雜、抽象，本文僅作簡略介紹。

4.1.1 MP 神經元模型

即人工神經元。它是以人類神經元信息傳遞的模型為原型設計的，包含的信息有激活函數、連接權值，描述了神經元傳遞的數學表示方法和網絡結構方法。

4.1.2 神經網絡

作為一種數學、計算模型，神經網絡主要模仿了人類的神經網絡的功能和結構，由大量的MP 神經元以一定的結構聯結。每個MP 神經元的連接權值反映了神經網絡的記憶。網絡的輸出取決于網絡的連接方式，以及每一個MP 神經元的激活函數和連接權值。

目前，神經網絡的主要結構分為輸入層、隱藏層、輸出層。多層的作用是增加對于非線性問題的表征能力，極大拓展了神經網絡的適用范圍。

神經網絡的訓練是運用了反向傳播算法。訓練的過程中，為使網絡的輸出與預期輸出更加符合，會不斷更新、修改網絡的參數。

4.1.3 卷積神經網絡

卷積神經網絡在傳統神經網絡的基礎上，加深了神經網絡，可以學習輸入目標特征，加入了稀疏連接的卷積層和池化下采樣層。

4.1.4 VGG 卷積神經網絡結構

VGG 是一種常見的卷積神經網絡結構，由李薈等[4]基于AlexNet 提出。其定義的結構見圖8。

4.1.5 CSRNet 算法

“人群計數算法”分為基于檢測的和基于回歸的。其中，基于檢測的計數算法的精度完全依賴于對目標檢測的算法的精度，而目前的對目標檢測的算法對較小的目標以及被嚴重遮擋的目標并沒有產生良好的表現，所以基于檢測的計數算法的效果并不理想。

本設計采用的人群計數算法是基于回歸的CSRNet 算法，該算法由Li 等[5]提出。其結構分為兩部分：前端網絡、后端網絡。前端網絡運用了遷移學習，從VGG16 訓練完成的網絡提取圖片的特征。后端網絡則采用膨脹卷積神經網絡以代替池化操作，作用是使卷積網絡在不改變特征圖尺寸的同時，仍能有更廣的感受野。見圖9 所示。

CSRNet 算法在對ShanghaiTech 數據集、UCF_CC_50 數據集、WorldEXPO_10 數據集和UCSD 數據集測試中，展現了十分優秀的性能。

4.2 RFID 射頻識別系統

RFID 系統是一種非接觸式的自動識別系統，承擔器材柜與器材之間的信息交換，可以用以識別、追蹤和管理體育器材。RFID 系統主要由閱讀器和射頻標簽組成[6]，基本工作原理簡單：閱讀器發送一定頻率的射頻信號，射頻標簽在該電磁信號輻射區域內時會產生電流，借助該電流產生的能量，射頻標簽將存儲的信息發送出去，閱讀器則按一定的協議接收、解碼這些信息，以供應用程序使用。

在本設計中，閱讀器安裝于器材柜內，射頻標簽附著于體育器材。見圖10 所示。

RFID 分為無源和有源。無源RFID 的射頻標簽不需要供電系統，因此故障率低、成本低，缺點是有效距離較短。有源RFID 解決了有效距離較短的問題，但代價是需要供電系統，不僅體積大而且成本高。由于要保證射頻標簽體積、重量對體育活動影響極小，所以應采用無源RFID，設計器材柜時應充分考慮無源RFID 的優缺點。

RFID 能穿過的物質必須是非金屬的、非透明的，比如紙張、塑料和木材等。因為體育器材易受到高強度碰撞、擠壓，為保護射頻標簽不被損壞，應用合適的物質將其覆蓋包裹作為保護層。同時，避免使用金屬物質，以防對識別造成干擾。金屬物質較多的體育器材大多置于健身房，可交由健身房管理。

4.3 二維碼

二維碼承擔器材柜與居民之間的信息交換。居民通過掃描二維碼借用器材和支付費用[7]。

二維碼的基本原理是用分布在二維方向上的幾何圖形表示信息，優點十分顯著，信息容量大、容錯能力強、成本低等，已得到廣泛應用。

5 結語

該智能化社區體育資源信息平臺的框架設計，以提高社區體育資源的普及利用率為主要目的，充分應用了人群計數技術和RFID 技術，可推進體育產業的智能化，實現社區閑置體育資源實時檢索的功能以及體育器材的共享經濟。不足之處是受研究時間和資金的限制，未能充分分析人群計數技術和RFID 技術的成本，包括減少成本的可能方案。