CN111583608A - 一种基于语音识别、区块链的随身gps报警系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种基于区块链、语音识别的随身GPS报警系统及方法，属于报警技术领域，包括：语音识别模块、报警控制系统单元、通讯设备、区块链服务器、身份识别模块、报警信号发射器、报警信号接收器、报警器、GPS定位系统、终端报警系统。用户可以随身携带，实时收取周边语音信号，并将用户语音信号转化为数字信号，与用户预先设置的语音进行对比，身份校验成功后进行GPS定位报警。

Description

一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法

技术领域

本发明涉及一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，属于报警技术领域。

背景技术

现有随身报警器，大多为物理式报警器，需要用户按压物理按键，随后设备发出高分贝声音或通过传统物联网协议进行数据传输从而进行连接服务器进行报警。但目前这些系统的缺点是无法准确定位报警当事人的位置及行踪，从而无法及时有效地进行准确的救援，同时由于案件突然发生会导致受害人或者是报警当事人无法进行即时报警或者有效地报警而致使当事人的人身财产安全受到损害，而且传统物联网协议具有严重的安全问题，极易遭受黑客攻击，窃取信息。对于安装有GPS的随身设备，用户隐私安全面临危机。

目前区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。区块链是比特币的底层技术，像一个数据库账本，记载所有的交易记录。该系统的特点是有很多个分处与世界各地的节点，每个节点都会维护一套相同的数据库。这就导致了恶意篡改数据及其困难，数据丢失极为罕见，从而实现了一个公平透明，解决信任危机的平台。

由于区块链是未来技术的发展方向，如何将区块链技术与物联网结合，以及将区块链技术与物联网结合之后如何利用于报警服务，进而提升用户体验，这是本发明所要研究的内容。

发明内容

本发明为了解决现有技术采用物理方式报警过于繁琐，并且存在物联网传输协议安全问题，在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。

本发明的技术方案：

一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，包括：语音识别模块、报警控制单元、第一通讯设备、区块链服务器、身份识别模块、报警信号发射器、报警信号接收器、报警器、GPS定位报警系统、第二通讯设备和终端报警系统，其中，语音识别模块输出端连接报警控制单元、报警控制单元输出端一端连接第一通讯设备，第一通讯设备输出端连接区块链服务器，区块链服务器一端连接身份识别模块，报警控制单元另一输出端连接报警信号发射器，报警器上连接有报警信号接收器，报警信号接收器接收报警信号发射器发出的报警信号，报警器上连接GPS定位系统、GPS定位系统通过第二通讯设备与终端报警系统建立连接，语音识别模块通过对周边语音实时收集识别，将收集得到的语音信息传送给报警控制单元，报警控制单元收集到的语音识别信息通过第一通讯设备传送给区块链服务器进行存储，区块链服务器上的身份识别模块对语音识别信息进行身份校验，如果校验成功将通过第一通讯设备传送回报警控制单元上，报警控制单元校验成功的语音信息传送给报警信号发射器进行发送，报警信号发射器将语音信息传送给报警信号接收器进行接收，报警信号接收器将语音信息传送给报警器进行报警，报警器触发GPS定位系统，GPS定位系统通过第二通讯设备请求终端报警系统进行终端报警。

进一步地：对语音信号与用户预先设置报警语音对比，同时包括语义识别对比和声纹识别对比。

进一步地：语音对比可以通过反馈给人工智能平台服务器进行识别或者通过在设备端预先设置好的算法进行识别。

进一步地：算法识别可以通过RNN循环神经网络进行计算，其中RNN循环神经网络采用FastGRNN算法。可以在保证精度的同时极大的节省了计算开销。唤醒词识别采用FastGRNN体系结构将传统RNN算法进行了如下优化，使模型能在利用电池作为能源、计算性能较低的移动设备上运行：

该循环神经网络为每一个隐藏状态h的坐标使用一个标量加权剩余连接，也就是通过

z_t＝σ(Wx_t+Uh_t-1+b_z)

利用参数矩阵W，U的低秩和稀疏表示进一步压缩模型大小，

W＝W¹(W²)^T，U＝U¹(U²)^T，

这种低秩表示了预测时间降低成本在每个时间步从

到

使FastGRNN提供设备内置电池限制设备上实时预测；模型训练时，优化问题为，

FastGRNN进一步压缩模型，量化Wi、Ui的每个元素，限制它们最多一个字节，并为稀疏模型建立字节索引；

FastGRNN通过训练非线性函数的分段线性逼近保证所有的计算均用整数算法来完成；

训练过程中，FastGRNN然后对浮点参数进行联合量化，以确保所有相关实体都是整数值的，并且整个推理计算都可以在不显著降低精度的情况下，用整数算法有效地执行。

进一步地：GPS报警定位系统采用北斗卫星导航系统，此GPS报警系统使用权只有公安部门或在国家公安机关允许和监督之下才能使用此定位功能。

进一步地：此系统的报警信息数据通过区块链技术进行存储具有不可伪造、全程留痕、可以追溯、公开透明，集体维护等特征，从而奠定了此系统的坚实的信任基础，提供了可靠的安全性。

进一步地：该系统采用短报文格式，能精确定位误差为1米，如果短报文格式无法实施，则采用长报文格式。

进一步地：本装置提供远程唤醒功能。

进一步地：远程唤醒功能是通过设备每间隔一段时间自动启动，并连接区块链网络检查本设备是否主动启用了远程报警功能实现的。

本发明的有益效果是：

本发明在于使用语音识别作为新的触发装置，减少的报警复杂性，增加了报警成功率，并且区块链上的随身GPS报警系统及其方法，由于区块链节点的不可被篡改特性以及共识机制，使得报警数据的安全性和可靠程度较高，避免了报警信息的被篡改或者丢失的可能性。

附图说明

图1是一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系及方法流程图；

图2是报警处理关系图；

图3是报警流程图；

图4是报警定位流程图；

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图中示出的具体实施例来描述本发明。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

具体实施方式一：参照图1说明本实施方式，本实施方式是一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法包括，语音识别模块、报警控制单元、第一通讯设备、区块链服务器、身份识别模块、报警信号发射器、报警信号接收器、报警器、GPS定位报警系统、第二通讯设备和终端报警系统，其中，语音识别模块输出端连接报警控制单元、报警控制单元输出端一端连接第一通讯设备，第一通讯设备输出端连接区块链服务器，区块链服务器一端连接身份识别模块，报警控制单元另一输出端连接报警信号发射器，报警器上连接有报警信号接收器，报警信号接收器接收报警信号发射器发出的报警信号，报警器上连接GPS定位系统、GPS定位系统通过第二通讯设备与终端报警系统建立连接，语音识别模块通过对周边语音实时收集识别，将收集得到的语音信息传送给报警控制单元，报警控制单元收集到的语音识别信息通过第一通讯设备传送给区块链服务器进行存储，区块链服务器上的身份识别模块对语音识别信息进行身份校验，如果校验成功将通过第一通讯设备传送回报警控制单元上，报警控制单元校验成功的语音信息传送给报警信号发射器进行发送，报警信号发射器将语音信息传送给报警信号接收器进行接收，报警信号接收器将语音信息传送给报警器进行报警，报警器触发GPS定位系统，GPS定位系统通过第二通讯设备请求终端报警系统进行终端报警。

具体实施方式二：本实施方式是一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其中GPS定位系统是安装的北斗导航卫星系统，使用此系统的优点是1.它同时具备定位与通讯功能,不需要其他通讯系统支持,而GPS只能定位。2.覆盖范围大，没有通讯盲区，北斗系统覆盖了中国及周边国家和地区，不仅可为中国、也可为周边。3.特别适合于集团用户大范围监控管理和数据采集用户数据传输应用。4.融合北斗导航定位系统和卫星增强系统两大资源，因此也可利用GPS使之应用更加丰富。5.自主系统，安全、可靠、稳定，保密性强，适合关键部门应用。

具体实施方式三：本实施方式是一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法其中在报警系统用户端上需要安装蜂鸣器或者定位指示灯，通过蜂鸣器报警或者是通过定位指示灯的闪烁来起到警示作用和用来提示用户已经报警成功。

具体实施方式四：本实施方式是一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法其中本系统的算法识别可以通过RNN循环神经网络进行计算，RNN循环神经网络采用FastGRNN算法。可以在保证精度的同时极大的节省了计算开销。

唤醒词识别采用FastGRNN体系结构将传统RNN算法进行了如下优化，使模型能在利用电池作为能源、计算性能较低的移动设备上运行：

该循环神经网络为每一个隐藏状态h的坐标使用一个标量加权剩余连接，也就是通过

z_t＝σ(Wx_t+Uh_t-1+b_z)

利用参数矩阵W，U的低秩和稀疏表示进一步压缩模型大小，

W＝W¹(W²)^T，U＝U¹(U²)^T，

这种低秩表示了预测时间降低成本在每个时间步从

到

使FastGRNN提供设备内置电池限制设备上实时预测；

模型训练时，优化问题为，

FastGRNN进一步压缩模型，量化Wi、Ui的每个元素，限制它们最多一个字节，并为稀疏模型建立字节索引；

FastGRNN通过训练非线性函数的分段线性逼近保证所有的计算均用整数算法来完成；

训练过程中，FastGRNN然后对浮点参数进行联合量化，以确保所有相关实体都是整数值的，并且整个推理计算都可以在不显著降低精度的情况下，用整数算法有效地执行。

具体实施方式五：本实施方式是一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法其中本系统是采用短报文格式，它的优点是1、能精确定位误差为1米；2、短报文直接依靠卫星通信，因此可以不受周围基础设施的限制，随时随地，只要有卫星信号就可以进行通信；3、短报文可以实时向外界发送自己的位置信息，遇到紧急情况时，能够及时求援，并方便救援行动的进行。因此短报文对于海洋工作者、救援人员、野外探险的驴友等特殊工作人群有很大的帮助。

具体实施方式六：本实施方式是一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警方法，包括以下步骤：

步骤一：语音识别模块实时收取周边语音信号，收集的语音信号包括语音、声纹、语义、唤醒词相关数据通过在区块链服务器上身份识别模块与用户预先设置的语音进行比对；

步骤二：若区块链服务器上的身份识别模块身份校验成功，则启动设备，并把报警的信息发送给报警控制单元并及时把报警信息存储在区块链服务器上；

步骤三：报警控制单元接收到报警信息及时发送给报警器，报警器发起报警。

具体实施方式七：本实施方式是一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警方法，为了在语音识别中提高设备的使用时间，降低功耗，降低误报，该语音识别系统包括以下步骤：

步骤一：通过麦克风硬件去除噪音，监听人声；

步骤二：对语音唤醒词进行监测；

步骤三：对发出的语音、声纹、语义、唤醒词与用户预先设置的语音、声纹、语义、唤醒词进行比对。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其特征在于，包括语音识别模块、报警控制单元、第一通讯设备、区块链服务器、身份识别模块、报警信号发射器、报警信号接收器、报警器、GPS定位报警系统、第二通讯设备和终端报警系统，其中，语音识别模块输出端连接报警控制单元、报警控制单元输出端一端连接第一通讯设备，第一通讯设备输出端连接区块链服务器，区块链服务器一端连接身份识别模块，报警控制单元另一输出端连接报警信号发射器，报警器上连接有报警信号接收器，报警信号接收器接收报警信号发射器发出的报警信号，报警器上连接GPS定位系统、GPS定位系统通过第二通讯设备与终端报警系统建立连接，语音识别模块通过对周边语音实时收集识别，将收集得到的语音信息传送给报警控制单元，报警控制单元收集到的语音识别信息通过第一通讯设备传送给区块链服务器进行存储，区块链服务器上的身份识别模块对语音识别信息进行身份校验，如果校验成功将通过第一通讯设备传送回报警控制单元上，报警控制单元校验成功的语音信息传送给报警信号发射器进行发送，报警信号发射器将语音信息传送给报警信号接收器进行接收，报警信号接收器将语音信息传送给报警器进行报警，报警器触发GPS定位系统，GPS定位系统通过第二通讯设备请求终端报警系统进行终端报警。

2.根据权利要求1所述的一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其特征在于：所述GPS定位系统为北斗卫星导航系统。

3.根据权利要求1所述的一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其特征在于：报警器上安装定位指示灯，定位指示灯进行闪烁。

4.根据权利要求1所述的一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其特征在于：第一通讯设备和第二通讯设备为交换机。

5.一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：语音识别模块实时收取周边语音信号，收集的语音信号包括语音、声纹、语义、唤醒词相关数据通过在区块链服务器上身份识别模块与用户预先设置的语音进行比对；

步骤二：若区块链服务器上的身份识别模块身份校验成功，则启动设备，并把报警的信息发送给报警控制单元并及时把报警信息存储在区块链服务器上；

步骤三：报警控制单元接收到报警信息及时发送给报警器，报警器发起报警。

6.根据权利要求5所述的一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其特征在于，为了在语音识别中提高设备的使用时间，降低功耗，降低误报，该语音识别系统包括以下步骤：

步骤一：通过麦克风硬件去除噪音，监听人声；

步骤二：对语音唤醒词进行监测；

步骤三：对发出的语音、声纹、语义、唤醒词与用户预先设置的语音、声纹、语义、唤醒词进行比对。

7.根据权利要求6所述的一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其特征在于，唤醒词识别采用FastGRNN体系结构将传统RNN算法进行了如下优化，使模型能在利用电池作为能源、计算性能较低的移动设备上运行：

该循环神经网络为每一个隐藏状态h的坐标使用一个标量加权剩余连接，也就是通过

z_t＝σ(Wx_t+Uh_t-1+b_z)

利用参数矩阵W,U的低秩和稀疏表示进一步压缩模型大小，

W＝W¹(W²)^T,U＝U¹(U²)^T,

i＝{1，2}

这种低秩表示了预测时间降低成本在每个时间步从

到

使FastGRNN提供设备内置电池限制设备上实时预测；

模型训练时，优化问题为，

FastGRNN进一步压缩模型，量化Wi、Ui的每个元素，限制它们最多一个字节，并为稀疏模型建立字节索引；

FastGRNN通过训练非线性函数的分段线性逼近保证所有的计算均用整数算法来完成；

训练过程中，FastGRNN然后对浮点参数进行联合量化，以确保所有相关实体都是整数值的，并且整个推理计算都在不显著降低精度的情况下，用整数算法有效地执行。

8.根据权利要求7所述的一种基于语音识别、区块链的随身GPS报警系统及方法，其特征在于，所述的循环神经网络模型采用FastGRNN结构。

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