CN111723671A - 一种智慧灯杆呼救系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种智慧灯杆呼救系统，包括：手势和语音信息获取模块，设置在智慧灯杆上，用于获取手势动作图像或语音信息，以及进行手势动作或语音识别；云端服务器，接收手势和语音信息获取模块发送的手势动作图像或语音信息，进行处理后返回给手势和语音信息获取模块，用于进行手势动作或语音识别；呼救信号请求模块，设置在智慧灯杆上，若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则呼救信号请求模块对外发送请求信号。与现有技术相比，本发明利用智慧灯杆进行手势和语音识别，无需按下按钮就能呼救，提高了救援效率。

Description

一种智慧灯杆呼救系统及方法
技术领域
本发明涉及智慧灯杆领域，尤其是涉及一种智慧灯杆呼救系统及方法。
背景技术
现有技术中，一般是通过灯杆上装配的机械按钮的方式发出呼救请求，但是，现有的方案，采用机械按钮的方式，受距离和高度的影响，以至于小孩很难去接触到按钮，而且在某些紧急情况下，呼救人受到外界的胁迫，很难去触碰按钮，并且灯杆周围人烟稀少的。即使再按了机械呼救按钮救护人员很难尽快到来，这个等待时间可能导致紧急情况变得更加危险，所以这些问题都都是传统机械按钮解决不到的问题。
现有专利公开了一种带有定位功能的智慧路灯呼救系统，求助者按下紧急呼救按钮后，紧急呼救控制器接收到信号，会将求助者位置信息通过北斗通信链路立即发送至城市安全监控中心，同样也需要按下按钮，紧急状况下，无法达到有效呼救目的。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的紧急情况下可能无法有效呼救的缺陷而提供一种智慧灯杆呼救系统及方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种智慧灯杆呼救系统，包括：
手势和语音信息获取模块，设置在智慧灯杆上，用于获取手势动作图像或语音信息，以及进行手势动作或语音识别；
云端服务器，接收手势和语音信息获取模块发送的手势动作图像或语音信息，进行处理后返回给手势和语音信息获取模块，用于进行手势动作或语音识别；
呼救信号请求模块，设置在智慧灯杆上，若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则呼救信号请求模块对外发送请求信号。
若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则对应智慧灯杆上的音响设备发出警报信号，且对应智慧灯杆上的摄像头将视频信息实时对外发送。
一种利用智慧灯杆进行呼救的方法，包括：
智慧灯杆上的手势和语音信息获取模块获取手势动作图像或语音信息，并发送给云端服务器；
云端服务器处理手势动作图像或语音信息，并返回给手势和语音信息获取模块；
手势和语音信息获取模块根据接收到的信号进行手势动作或语音识别，若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则智慧灯杆上的呼救信号请求模块对外发送请求信号。
还包括：若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则智慧灯杆上的音响设备发出警报信号，且智慧灯杆上的摄像头将视频信息实时对外发送。
所述的手势和语音信息获取模块使用手势识别模型分割手势图片并识别出手势，得到手势分类结果，其中手势识别模型使用开源手势数据集训练得到，其中数据集包括手势图片及其标定数据；使用语音识别模型识别特定语音，所述的语音模型使用开源数据集和机器学习方法训练得到。
所述的手势和语音信息获取模块获取手势动作图像的过程包括：
枪式摄像头以及低位广角摄像头调至正常运行状态；
按照设定间隔和频率，实时地向云端服务器发送两个摄像头采集到的图片。
所述的手势和语音信息获取模块识别手势动作图像的过程包括：
从云端服务器接收降噪处理过的图片，送入SSD模型中进行分割；
将分割后的手势图片送入CNN模型中进行分类；
分类后得到手势属于各种手势类别的概率，将概率最大值对应的手势种类视为该手势的类别，再判断识别出来的手势是否为规定的求救手势，若不为规定的求救手势，则识别下一张图片；若为规定的求救手势，则向呼救信号请求模块发送信号。
所述的手势和语音信息获取模块识别语音信息的过程包括：
接收由云端服务器对语音信息进行特征提取后得到的矩阵向量；
结合声学模型和语音模型，将矩阵向量进行语音解码后变成文字序列，然后将此文字序列与预先设定的文字进行比对，判断是否是呼救文字，若不为规定的呼救文字，则继续识别下一段文字；若为规定的呼救文字，则向呼救信号请求模块发送信号。
若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则呼救信号请求模块向部署在云端的控制中心发送请求信号，并将智慧灯杆的控制权转移给控制中心，控制中心收到信号后，将智慧灯杆上的摄像头采集的现场犯罪紧急情况或者需要帮助的对象投屏到显示大屏，并控制智慧灯杆上的灯管变为闪烁的状态。
所述的呼救信号请求模块对外发送请求信号前，还执行以下流程：确定所述语音信息所表示的语音为第一呼救请求信号，确定所述手势动作所表示的手势为第二呼救请求信号，确定第一呼救请求信号与第二呼救请求信号之间的优先级，当第一呼救请求信号与第二呼救请求信号同时产生时，选择优先级较高的一个先进行发送。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)利用智慧灯杆进行手势和语音识别，无需按下按钮就能呼救，提高了救援效率。
(2)通过发出警报声音以及将呼救人的视频发送到显示大屏，能够更快让周围路人注意到呼救人。
(3)利用云端服务器进行手势分类，方便扩展和丰富智慧灯杆的功能。
(4)通过SSD模型与CNN模型的结合，能够加快手势识别的速度以及提高手势分类的准确率。
附图说明
图1为本实施例1智慧灯杆呼救系统的功能模块图；
图2为本实施例2通过识别手势来发出呼救请求的流程图；
图3为本实施例2呼救手势示意图；
图4为本实施例3通过识别语音来发出呼救请求的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
现阶段的路灯基本都只有照明功能，而智慧灯杆的功能模块众多，一般都具备大屏幕、智能灯等等集成到灯杆上的功能模块，还在云端有算力充沛服务器，因此能够满足识别手势和语音的计算能力，以及提醒过往行人注意，威慑犯罪分子的作用。并且智慧灯杆之间能够直接进行通信，或者间接地通过控制中心作为中转站进行通信，这也使灯杆集群中任一灯杆发出呼救请求后，与其它灯杆一起协同处理呼救请求或者传播请求信号变成了可能。
本实施例为一种智慧灯杆呼救系统，如图1所示，该系统包括如下模块：
枪式摄像头，也就是常规使用的放在灯杆上的监视器，还有个作用是捕捉远处的行人手势。
智能电灯，能够依据外界光照情况自动调节灯光情况，并且在接受到呼救请求信号后变成快速闪烁的状态，引起过往行人的关注。
显示大屏，大屏常规作用是用来定点精准投放广告，如果接收到呼救请求后，判断现场情况将呼救人员或者现场的紧急情况投屏到显示大屏中，作用是提醒过往行人注意。
广角摄像头，此处的广角摄像头作用并不和枪式摄像头作用重复，放置在低位，大致与人齐平的位置，作用是识别在近处呼救的人的手势。
麦克风，麦克风与上述的广角摄像头集成在一个模块中，起到的作用是获取周围的环境，当检测到特定字符就发出呼救请求。
除了以上模块以外，还有部署在云端的控制中心以及服务器。上述的手势识别、语音识别操作均在云端服务器进行运算，大屏投放以及控制灯的闪烁直接有云端命令控制。
其中，云端服务器接收手势和语音信息获取模块发送的手势动作图像或语音信息，进行处理后返回给手势和语音信息获取模块，用于进行手势动作或语音识别。
枪式摄像头、广角摄像头和麦克风构成手势和语音信息获取模块，用于获取手势动作图像或语音信息，以及进行手势动作或语音识别，若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则呼救信号请求模块对外发送请求信号，且对应智慧灯杆上的音响设备发出警报信号，且对应智慧灯杆上的摄像头将视频信息实时向控制中心发送。
实施例2
本实施例为使用智慧灯杆系统通过识别手势来发出呼救请求的方法流程图。如图2所示，该方法包括如下步骤；
调整至枪式摄像头以及低位广角摄像头至正常运行状态；按照一定间隔和频率，实时地向云端服务器发送两个摄像头采集到的图片，然后在云端对接收到的图片进行降噪等图片处理，再送入到SSD模型中去分割手势。下一步，将分割得到的手势送入CNN模型中进行分类。分类后得到手势属于各种其他手势的概率，将检测结果中概率最大值对应的手势种类视为此手势的类别，再判断识别出来的手势是否为规定的求救手势，若不为规定的手势，则重新分割并识别下一张图片；若为规定的求救手势，那么就立即向控制中心发出呼救请求信号，并逐步将此智慧灯杆的控制权开发给控制中心，然后将摄像头采集的现场犯罪紧急情况或者需要帮助的对象投屏到显示大屏中，并控制灯管变为持续闪烁的状态，起到吸引行人以及警示犯罪分子的作用。
上述步骤提到的CNN分类模型是通过开源数据集的图片数据训练得到，所述的图片数据包括手势图片及其对应的标注文件；上述步骤提到的SSD模型是在EgohandsDataset等数据集并结合提供的预训练模型进行迁移学习得到的。
手势图片可以通过智慧灯杆上呼救设备自带的摄像头或者上端的枪式摄像头获取的视频流中按照5-10帧/s获取。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图3为呼救手势示意图，按照每秒3-4下的频率左右挥手。
实施例3
本实施例为使用智慧灯杆系统通过识别语音来发出呼救请求的方法流程图，如图3所示，该方法包括如下步骤；
打开麦克风收集外界语音信息，语音信息并不支持MP3格式，此处选用wav格式。然后将wav格式进行预处理后进行特征提取为矩阵向量。而后结合声学模型和语音模型，进行语音解码后变成文字序列，认为此时获得的文字序列即是识别得到文字，然后将此文字与预先设定的文字进行比对，判断是否是呼救文字，若不为规定的文字，则继续识别下一段文字；若为规定的求救语音，那么就立即向控制中心发出呼救请求信号，并逐步将此智慧灯杆的控制权开发给控制中心，然后将摄像头采集的现场犯罪紧急情况或者需要帮助的对象投屏到显示大屏中，并控制灯管变为持续闪烁的状态，起到吸引行人以及警示犯罪分子的作用。
上述步骤提到的声学模型是预先利用开源语音数据库进行训练得到的，其步骤是将语音数据库的语音进行特征提取,然后将其标注送入声学模型架构中进行训练；上述步骤提到的声学模型是预先利用开源文本数据库进行训练得到的，其训练步骤是将文本编码后送入语音模型架构中进行训练。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例4
本实施例具有实施例2、实施例3的所有特征，此外，呼救信号请求模块对外发送请求信号前，还执行以下流程：确定所述语音信息所表示的语音为第一呼救请求信号，确定所述手势动作所表示的手势为第二呼救请求信号，确定第一呼救请求信号与第二呼救请求信号之间的优先级，当第一呼救请求信号与第二呼救请求信号同时产生时，选择优先级较高的一个先进行发送。

Claims (10)

1.一种智慧灯杆呼救系统，其特征在于，包括：
手势和语音信息获取模块，设置在智慧灯杆上，用于获取手势动作图像或语音信息，以及进行手势动作或语音识别；
云端服务器，接收手势和语音信息获取模块发送的手势动作图像或语音信息，进行处理后返回给手势和语音信息获取模块，用于进行手势动作或语音识别；
呼救信号请求模块，设置在智慧灯杆上，若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则呼救信号请求模块对外发送请求信号。
2.根据权利要求1所述的一种智慧灯杆呼救系统，其特征在于，若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则对应智慧灯杆上的音响设备发出警报信号，且对应智慧灯杆上的摄像头将视频信息实时对外发送。
3.一种利用智慧灯杆进行呼救的方法，其特征在于，包括：
智慧灯杆上的手势和语音信息获取模块获取手势动作图像或语音信息，并发送给云端服务器；
云端服务器处理手势动作图像或语音信息，并返回给手势和语音信息获取模块；
手势和语音信息获取模块根据接收到的信号进行手势动作或语音识别，若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则智慧灯杆上的呼救信号请求模块对外发送请求信号。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则智慧灯杆上的音响设备发出警报信号，且智慧灯杆上的摄像头将视频信息实时对外发送。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的手势和语音信息获取模块使用手势识别模型分割手势图片并识别出手势，得到手势分类结果，其中手势识别模型使用开源手势数据集训练得到，其中数据集包括手势图片及其标定数据；使用语音识别模型识别特定语音，所述的语音模型使用开源数据集和机器学习方法训练得到。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的手势和语音信息获取模块获取手势动作图像的过程包括：
枪式摄像头以及低位广角摄像头调至正常运行状态；
按照设定间隔和频率，实时地向云端服务器发送两个摄像头采集到的图片。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的手势和语音信息获取模块识别手势动作图像的过程包括：
从云端服务器接收降噪处理过的图片，送入SSD模型中进行分割；
将分割后的手势图片送入CNN模型中进行分类；
分类后得到手势属于各种手势类别的概率，将概率最大值对应的手势种类视为该手势的类别，再判断识别出来的手势是否为规定的求救手势，若不为规定的求救手势，则识别下一张图片；若为规定的求救手势，则向呼救信号请求模块发送信号。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的手势和语音信息获取模块识别语音信息的过程包括：
接收由云端服务器对语音信息进行特征提取后得到的矩阵向量；
结合声学模型和语音模型，将矩阵向量进行语音解码后变成文字序列，然后将此文字序列与预先设定的文字进行比对，判断是否是呼救文字，若不为规定的呼救文字，则继续识别下一段文字；若为规定的呼救文字，则向呼救信号请求模块发送信号。
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若手势动作或语音信息被识别为设定的呼救信息，则呼救信号请求模块向部署在云端的控制中心发送请求信号，并将智慧灯杆的控制权转移给控制中心，控制中心收到信号后，将智慧灯杆上的摄像头采集的现场犯罪紧急情况或者需要帮助的对象投屏到显示大屏，并控制智慧灯杆上的灯管变为闪烁的状态。
10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的呼救信号请求模块对外发送请求信号前，还执行以下流程：确定所述语音信息所表示的语音为第一呼救请求信号，确定所述手势动作所表示的手势为第二呼救请求信号，确定第一呼救请求信号与第二呼救请求信号之间的优先级，当第一呼救请求信号与第二呼救请求信号同时产生时，选择优先级较高的一个先进行发送。
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