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一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统及方法

阅读：151发布：2020-05-13

专利汇可以提供一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统及方法，包括：声音采集模块，用于实时采集婴幼儿声音；智能控制模块，用于识别采集到的声音数据、判断并传输指令；远程操作模块，用于接收智能控制模块的指令；交互设备模块，用于根据智能控制模块或远程操作模块的指令播放安抚婴幼儿的声音或视频。本发明结合语音情感识别和婴幼儿哭声哭声检测技术提供的一种智能安全座椅系统，智能化、人性化的防止婴幼儿被锁车内时导致的危险情况的发生。，下面是一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统及方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，其特征在于，该系统设于汽车内部或婴幼儿安全座椅内部，包括：声音采集模块(2)，用于实时采集婴幼儿声音；智能控制模块(3)，用于识别采集到的声音数据、判断并传输指令；远程操作模块(1)，用于接收智能控制模块(3)的指令；交互设备模块(4)，用于根据智能控制模块(3)或远程操作模块(1)的指令播放安抚婴幼儿的声音或视频。
2.根据权利要求1所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，其特征在于，所述智能控制模块(3)包括声音检测算法服务器(32)，用来截取采集到的声音数据中的哭声片段，并检测声音时长，判决是否超过设定时长，给出哭声时间戳。
3.根据权利要求2所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，其特征在于，所述智能控制模块(3)包括语音情感识别服务器(31)，与声音检测算法服务器(32)同时工作，用来对采集到的声音片段进行情感识别，并输出警告信号和感情状态信息至远程操作模块。
4.根据权利要求1所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，其特征在于，所述远程操作模块(1)包括中央调度器(11)，用于接收智能控制模块发出的警告信号和感情状态信息，并推送给家长。
5.根据权利要求1所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，其特征在于，所述远程操作模块(1)包括语音识别算法服务器(12)，用于采集家长语音或识别转写，发送给智能控制模块作安抚操作。
6.根据权利要求1所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，其特征在于，所述远程操作模块(1)包括移动信息管理服务器(13)，用来存储及呼叫紧急号码。
7.根据权利要求6所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，其特征在于，所述移动信息管理服务器能检测手机远程操作模块(1)是否被打开和未打开时长，若已检测到婴幼儿哭声且远程操作模块超过一定时长未打开，则直接报警。
8.根据权利要求1所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，其特征在于，所述交互设备模块(4)播放预存音频或视频，或播放通过远程操作模块(1)的语音识别算法服务器内采集的语音。
9.一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集婴幼儿声音样本，提取样本特征，通过情感分类模型训练；
(2)采集车内婴幼儿声音数据，对比分类模型与情感模型，判断是否属于负面情感；
(3)若为负面情感，将警告信号和情绪状态信息发送至远程操作模块；
(4)通过远程操作模块的语音视频功能和/或车内交互设备模块进行安抚。
10.根据权利要求9所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全方法，其特征在于，所述步骤(3)后包括以下步骤：若已检测到婴幼儿哭声且远程操作模块超过一定时长未打开，则系统直接报警。

说明书全文

一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统及方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种智能安全系统及方法，尤其涉及一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统及方法。

背景技术

[0002] 婴幼儿哭声检测技术是一种对音频中包含的婴幼儿哭声事件进行检测和判别的技术。检测的目的就是让机器通过声音信息，实现环境监控，并实际反馈婴幼儿哭声事件的发生并以报警的形式产生。

[0003] 语音情感识别是指由计算机自动识别输入语音的情感状态。一般来说，不同的语言声调表情的语音信号在其时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等特征方面也有着不同的构造特点和分布规律。由此，只要把各种具体模式的语言声调表情在时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等特征方面的构造特点和分布规律进行测算和分析，并以此为基础或模版，就可以识别出所有语言声调中所隐含的情感内容。

[0004] 现有的智能安全座椅中所配备的“防婴幼儿被锁”功能均是通过人体红外检测传感装置确定车内是否有人，这种人体红外装置较为刻板且当婴幼儿被锁车内时无法具有人工干预等功能。当婴幼儿被锁车内的危险情况发生时，由于婴幼儿缺乏一定的自救能力，传统的方法是采用车窗通信或红外探测器等方法检测车内是否有婴幼儿和驾驶员，从而通过车体本身进行报警，这种方法未能将车内婴幼儿状态与驾驶员或家长进行实时信息“共享”。

发明内容

[0005] 发明目的：本发明旨在提供一种能够实现实时信息交互、便捷、高效的防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统及方法，以解决上述问题。

[0006] 技术方案：本发明的一种防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统，包括：声音采集模块，用于实时采集婴幼儿声音；智能控制模块，用于识别采集到的声音数据、判断并传输指令；远程操作模块，用于接收智能控制模块的指令；交互设备模块，用于根据智能控制模块或远程操作模块的指令播放安抚婴幼儿的声音或视频。

[0007] 所述智能控制模块包括声音检测算法服务器，用来截取采集到的声音数据中的哭声片段，并检测声音时长，判决是否超过设定时长，给出哭声时间戳。

[0008] 所述智能控制模块包括语音情感识别服务器，与声音检测算法服务器同时工作，用来对采集到的声音片段进行情感识别，并输出警告信号和感情状态信息至远程操作模块。

[0009] 所述远程操作模块包括中央调度器，用于接收智能控制模块发出的警告信号和感情状态信息，并推送给家长。

[0010] 所述远程操作模块包括语音识别算法服务器，用于采集家长语音或识别转写，发送给智能控制模块作安抚操作。

[0011] 所述远程操作模块包括移动信息管理服务器，用来存储及呼叫紧急号码。

[0012] 所述移动信息管理服务器能检测手机远程操作模块是否被打开和未打开时长，若已检测到婴幼儿哭声且远程操作模块超过一定时长未打开，则直接报警。

[0013] 所述交互设备模块播放预存音频或视频，或播放通过远程操作模块的语音识别算法服务器内采集的语音。

[0014] 本发明所述的防止婴幼儿遗落车内的智能安全方法，其特征在于，包括以下步骤：

[0015] (1)采集婴幼儿声音样本，提取样本特征，通过情感分类模型训练；

[0016] (2)采集车内婴幼儿声音数据，对比情感分类模型，判断是否属于负面情感；

[0017] (3)若为负面情感，将警告信号和情绪状态信息发送至远程操作模块；

[0018] (4)通过远程操作模块的语音视频功能和/或车内交互设备模块进行安抚。

[0019] 所述步骤(3)后包括以下步骤：若已检测到婴幼儿哭声且远程操作模块超过一定时长未打开，则系统直接报警。

[0020] 有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：

[0021] (1)本发明结合语音情感识别和婴幼儿哭声哭声检测技术提供的一种智能安全座椅系统，智能化、人性化的防止婴幼儿被锁车内时导致的危险情况的发生。

[0022] (2)本发明能实时获取安全座椅内的婴幼儿哭声时间戳及相应时间内的情绪状态，经过双重技术手段验证，确认婴幼儿被锁车内并与驾驶员或家长手机app连接，高效、快捷的提醒并通知驾驶员或家长车内婴幼儿的情感状态，获取方式和处理方式人性化、智能化且社会可接受程度高，便于市场推广。附图说明

[0023] 图1为本发明的结构示意图；

[0024] 图2为语音情感识别算法基本原理图；

[0025] 图3为声音检测算法基本原理图；

[0026] 图4为语音情感识别服务器与声音检测服务器判断原理图；

[0027] 图5为本发明运行原理图。

具体实施方式

[0028] 下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。

[0029] 如图1所示，防止婴幼儿遗落车内的智能安全系统包括远程操作模块1、声音采集模块2、智能控制模块3以及交互设备模块4。该智能安全系统设于车内，尤其可设于婴幼儿的安全座椅内部。

[0030] 远程操作模块1为家长或驾驶员移动设备上安装的app，也可以为个人计算机上的程序。远程操作模块1用于接收智能控制模块的指令。远程操作模块1包括中央调度器11、语音识别算法服务器12以及移动信息管理服务器13。中央调度器11用来接收智能控制模块3传输的警告信号和婴幼儿情感状态信息，并将获取的婴幼儿监测信息推送给家长。语音识别算法服务器12用于采集家长语音、视频或识别转写，发送给交互设别模块4或智能控制模块3作相关操作，如通过自身话语安慰婴幼儿、播放预智能控制模块3中存动画片或婴幼儿音乐等。移动信息管理服务器13用来管理家长的紧急号码存储及呼叫，同时也可检测手机app是否被打开，若app超过一定时长未被打开，则通知其他紧急联系人或报警。

[0031] 声音采集模块2用于实时采集婴幼儿声音。

[0032] 智能控制模块3包括语音情感识别服务器31和声音检测算法服务器32。语音情感识别服务器31用来对采集到的声音片段进行情感识别，情感识别即判断该声音数据是否属于哭声或惊吓状态的声音，并输出警告信号和情感状态信息至远程操作模块1中。哭声检测算法服务器32用来截取采集到的声音数据中的哭声片段，并检测声音时长，判决是否超过设定时长。若超过设定时长，则启动语音情感识别服务器31进行婴幼儿情绪状态在线检测，并将声音的时间戳发送至远程操作模块1中。

[0033] 语音情感识别服务器31基于LSTM-CTC(Long Short Term Memory-Connectionist Temporal Classification)时序深度学习模型。语音情感识别服务器31基本工作原理如图2所示，包括以下步骤：(1)训练阶段：将带标签(高兴、恐惧、悲伤、愤怒等情感状态)的语料样本，经数字化预处理、端点检测、特征提取模块处理后，送入神经网络分类模型进行训练；
多分类模型采用基于长短期记忆网络的神经网络模型，迭代训练至准确率达到要求阈值后，保存情感模型。(2)应用阶段：将实时采集的语料样本，经数字化预处理、端点检测、特征提取模块(同训练阶段)处理后，送入情感识别模块进行情感比对，情感识别模块为训练阶段获取的情感模型，得到情感比对结果，最后经情感检测后输出情感预测结果，判断当前婴幼儿声音为在恐惧、悲伤等负面情绪下发出的声音，还是在饥饿等非负面情绪下发出的声音。

[0034] 声音检测算法服务器32基于基于深度残差网络神经网络模型。将残差网络应用于婴幼儿哭声检测任务中时，首先要将1维音频信号进行时频分解为2维信号，将原始语料转化为语谱图或听觉谱作为输入信号是将残差网络应用于婴幼儿哭声识别任务的切入点。声音检测算法服务器32基本工作原理如图3所示，包括以下步骤：(1)训练阶段：将带标签(有哭声、无哭声)的婴幼儿哭声语料样本，经特征提取模块处理后，送入神经网络分类模型进行训练；分类模型采用基于深度残差网络的神经网络模型，迭代训练至准确率达到要求阈值后，保存训练模型。(2)应用阶段：将实时采集的语料样本，经特征提取模块(同训练阶段)处理后，送入训练阶段获取的分类模型，进行预测分类，最后经后处理判决模块输出分类结果，判断当前婴幼儿声音是否为哭声。

[0035] 报警信息判决原理如图4所示，具体包括以下步骤：声音采集模块2获取的实时语音，分别输入声音检测算法服务器32和语音情感识别服务器31进行检测识别；为确保检测结果的实时性，可同时进行声检测和语音情感识别；婴儿哭声检测模块输出的判决结果为哭声后，根据时间戳信息，同时调取该时间段的语音情感识别模块中的情感识别结果，若为负面情绪，则最终判决婴儿此时的声音为极端负面情绪(恐惧、悲伤)下的哭声，输出报警信息给驾驶员(家长)。

[0036] 交互设备模块包括音频播放器41与视频播放器42，可根据智能控制模块3或远程操作模块1的指令，播放预存在智能控制模块3中的音频或视频，或播放来自远程操作模块1的语音识别算法服务器内采集的家长语音或视频，实现对婴幼儿的安抚。

[0037] 通过本发明的工作原理，进一步描述：

[0038] 如图5所示，当驾驶员或家长一时粗心下车办事情，并忘记车上婴幼儿，导致车内婴幼儿被反锁车内时，婴幼儿因害怕发出哭声或尖叫。婴幼儿安全座椅内置的声音采集模块按一定频率不断采集婴幼儿声音，并利用智能控制模块中的声音检测算法服务器确定婴幼儿是否哭泣。若确认婴幼儿哭泣并判断哭声时间超过允许时长，则启动语音情感识别模块进行婴幼儿情绪状态检测，当情绪为恐惧、惊吓等负面情绪时，将声音状态信息发送至远程操作模块上的中央调度器，并推送报警信息，如“婴幼儿被锁，请尽快解救”等。家长在赶来途中可通过远程操作模块和交互设备模块和婴幼儿进行实时交互，发送安抚语音或播放动画片、婴幼儿音乐等信息，进行实时安抚。若家长长时间(超过设定时长)未打开远程操作模块或未作出有效安抚信息，则通过中央调度器向其他紧急联系人推送信息并呼叫110报警。

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