[发明专利]基于深度学习的公交车安全隐患排查系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的公交车安全隐患排查系统，其特征在于，包括：

ARM控制模块(1)、图像采集与处理模块(2)、后台控制中心(3)和车内报警系统(4)；

所述ARM控制模块(1)设置在公交车上，并分别与所述图像采集与处理模块(2)和车内报警系统(4)连接，用于控制所述图像采集与处理模块(2)和车内报警系统(4)；

所述图像采集与处理模块(2)设置在公交车上，与所述后台控制中心(3)通信连接，用于采集公交车上司机与乘客的实时图像，并对实时图像进行预处理后进行人脸检测、特征提取与情绪识别，再将情绪识别结果数据传输给所述后台控制中心(3)；

所述后台控制中心(3)用于根据接收到的所述情绪识别结果数据，进行判断及做出决策，以及向所述车内报警系统(4)发出预防措施指令；

所述车内报警系统(4)与所述后台控制中心(3)通信连接，用于响应所述后台控制中心(3)发出的预防措施指令，并执行预防措施。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的公交车安全隐患排查系统，其特征在于，

所述图像采集与处理模块(2)包括依次连接的图像采集单元(201)、图像预处理单元(202)、卷积神经网络单元(203)及第一NB-IOT传输单元(204)；

所述图像采集单元(201)用于采集公交车上司机与乘客的实时图像；

所述图像预处理单元(202)用于对实时图像进行预处理，分割出目标人脸区域；

所述卷积神经网络单元(203)用于对已分割出的目标人脸区域进行人脸检测、特征提取及情绪识别；

所述第一NB-IOT传输单元(204)与所述后台控制中心(3)通信连接，用于将情绪识别结果数据传输给所述后台控制中心(3)。

3.如权利要求2所述的基于深度学习的公交车安全隐患排查系统，其特征在于，

所述图像采集单元(201)包括：CMOS摄像头、主控制器、一片FPGA和4片8位的SRAM；

所述SRAM的输入端与FPGA的输出端连接；

所述SRAM的输出端分别与所述主控制器、FPGA和CMOS摄像头的输入端连接；

所述CMOS摄像头的输入端还与所述主控制器的输出端连接。

4.如权利要求1所述的基于深度学习的公交车安全隐患排查系统，其特征在于，所述判断与决策平台(302)包括：显示器、存储器、比较器和决策器；

所述显示器用于观察公交车的现场情况；

所述存储器用于存储所述情绪识别结果数据；

所述比较器用于所述后台控制中心进行比较判断；

所述决策器用于所述后台控制中心做出决策。

5.如权利要求1所述的基于深度学习的公交车安全隐患排查系统，其特征在于，

所述后台控制中心(3)包括第二NB-IOT传输单元(301)及判断与决策平台(302)；

所述第二NB-IOT传输单元(301)用于接收所述情绪识别结果数据，以及向所述车内报警系统(4)发出预防措施指令；

所述判断与决策平台(302)用于根据接收到的所述情绪识别结果数据，进行判断及做出决策。

6.如权利要求5所述的基于深度学习的公交车安全隐患排查系统，其特征在于，

所述车内报警系统(4)包括第三NB-IOT传输单元(401)、语音播放单元(402)、消息提醒单元(403)和安全门控制单元(404)；

所述第三NB-IOT传输单元(401)与所述第二NB-IOT传输单元(301)通信连接，并分别与所述语音播放单元(402)、消息提醒单元(403)和安全门控制单元(404)通过串口耦合连接；

所述语音播放单元(402)用于执行开启或关闭语音播放的预防措施；

所述消息提醒单元用于执行发送消息提醒的预防措施；

所述安全门控制单元(404)用于执行启动或关闭安全门的预防措施。