[发明专利]数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种数据处理方法，包括：间隔第一预设时长定时获取各个人员对应的多个维度的监测数据；分别对各个人员对应的各个维度的监测数据进行归一化处理；确定各个人员中两两之间的相似度，并基于所述相似度确定各个人员对应的相似度矩阵；基于所述相似度矩阵确定各个人员中的离群人员。本发明还公开了一种数据处理装置、设备及计算机可读存储介质。本发明能够实时监测人员中出现异常的人员，通过从海量数据中挖掘出可能存在的异常点，方便医疗人员实时了解以及持续跟踪人员的状态，以便于分析和挖掘出人员出现异常潜在的原因，以降低体育赛事运动场景中人员异常事件的发生。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在体育赛事的运动场景中，由于天气或者道路原因等，难免会出现一些运动员的受伤事件，比如摔倒、猝死、心率骤停、身体不适等等。

目前，大多数是在出现运动员异常事件后，对运动员进行生理指标和运动数据进行收集，然后做出初步的判断。这些方式基本都是使用传统的医疗设备进行分析，并不能做到实时去分析和挖掘出运动员出现异常潜在的原因，而导致体育赛事运动场景中发生的人员异常事件并没有减少。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决目前难以检测运动员中出现异常的人员的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种数据处理方法，所述数据处理方法包括以下步骤：

间隔第一预设时长定时获取各个人员对应的多个维度的监测数据；

分别对各个人员对应的各个维度的监测数据进行归一化处理，以获得归一化后的监测数据；

基于各个人员中各个维度的归一化后的监测数据，确定各个人员中两两之间的相似度，并基于所述相似度确定各个人员对应的相似度矩阵；

基于所述相似度矩阵确定各个人员中的离群人员。

进一步地，所述基于各个人员中各个维度的归一化后的监测数据，确定各个人员中两两之间的相似度的步骤包括：

获取各个人员中各个维度的归一化后的监测数据对应的均值，以获得各个人员对应的各个维度的均值；

基于各个人员对应的各个维度的均值，确定各个人员中两两之间的相似度。

进一步地，所述基于所述相似度矩阵确定各个人员中的离群人员的步骤包括：

对所述相似度矩阵进行降维处理，以获得各个人员对应的二维矩阵；

基于所述二维矩阵确定各个人员中的离群人员。

进一步地，所述基于所述二维矩阵确定各个人员中的离群人员的步骤包括：

基于离群点检测算法对所述二维矩阵进行处理，以获得各个人员对应的局部离群因子；

基于所述局部离群因子确定各个人员中的离群人员。

进一步地，所述基于所述相似度矩阵确定各个人员中的离群人员的步骤之后，所述数据处理方法还包括：

基于所述局部离群因子，在二维平面图中展示各个人员的状态图形，其中，所述状态图形的面积与所述局部离群因子一一对应，各个人员中除离群人员之外的其他人员的状态图形的色彩，与所述离群人员的状态图形的色彩不同。

进一步地，所述基于所述局部离群因子，在二维平面图中展示各个人员的状态图形的步骤之后，所述数据处理方法还包括：