CN113553996A - 一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统 - Google Patents

一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，通过信息收集模块对检测者进行监测，并将监测的信息进行收集，收集到的信息通过情绪分析模块进行分析处理，并生成处理信号，生成的处理信号传递至中心处理模块，并通过中心处理模块分析处理后通过传输模块进行上传，并通过执行模块进行展示。本发明公开提供了一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，本发明通过收集人体面部情绪、语音、体温和心率的信息，再根据收集信息对检测者进行评估检测者的危险程度，以实现快速、便捷、非接触的安全检查预警，提高公共安全。

Description

一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统
技术领域
本发明涉及视频监测技术领域,更具体的说是涉及一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统。
背景技术
当前社会化发展速度超越人们的想象，城市化进程深入，各地人口流动性加快，人口的构成已趋向复杂性，各种无特定目标的伤人事件及各种恐怖威胁事件频繁发生,新形势之下的公共安全领域正面临着巨大的挑战,为减少此类事件,我们基于深度学习神经网络分析情绪异常的系统预警,所述预警方法采用深度学习神经网络方法记忆情绪变化进而对系统运行异常提出预警基于系统运行过程中积累的海量历史数据,从摄像设备中获取人脸面部信息；将人脸输入到训练好的全局神经网络与情绪汇总模型中进行全局的情绪检测分析,获取基于人脸情绪异常的分析结果；依赖数据人工智能方法深入学习收集到数据自主交互判断,通过检测结果判断危险率，从人群中发现具有危害公共安全可能的人进而实现危险预警。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，主要包括：信息收集模块、情绪分析模块、中心处理模块、储存模块、传输模块和执行模块；
信息收集模块，用于收集人脸面部表情、语音特征、心率特征和步伐特征的信息；
情绪分析模块，用于实时分析检测对象的信息特征；
中心处理模块，用于控制信息收集模块、储存模块和情绪分析模块、传输模块和执行模块的各个模块的正常运行，并通过接收情绪分析模块和传输模块的信息，并通过执行模块进行播报；
储存模块，用于储存相应的信息；
传输模块，用于将信息进行远程传输和信息下载；
执行模块，用于对监测结果进行播放和预警；
步骤一：通过信息收集模块对检测者进行监测，并将监测的信息进行收集；步骤二：收集到的信息通过情绪分析模块进行分析处理，并生成处理信号；
步骤三：生成的处理信号传递至中心处理模块，并通过中心处理模块分析处理后通过传输模块进行上传，并通过执行模块进行展示。
优选的，在上述一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统中，所述信息采集模块包括：可见光摄像机、红外热成像仪、麦克风收集阵列装置和非接触式心率测量仪；
所述可见光摄像机用于收集人体面部表情，以及采集人体动态图片；
所述红外热成像仪用于收集人体温度；
所述麦克风收集阵列装置用于收集人体语音信息；
所述非接触式心率测量仪用于收集人体心率信息。
优选的，在上述一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统中，所述情绪分析模块包括面部情绪分析单元、语音分析单元、心率分析单元，所述面部情绪分析单元的输入端与可见光摄像机、红外热成像仪电性连接，所述语音分析单元的输入端与麦克风收集阵列装置电性连接，所述心率分析单元输入端与非接触式心率测量仪电性连接；所述面部情绪分析单元、语音分析单元、心率分析单元，分别对待检测对象的面部微表情、语速语音语调、心率与参考值进行对比分析。
优选的，在上述一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统中，所述储存模块用于储存可见光摄像机、红外热成像仪、麦克风收集阵列装置和非接触式心率测量仪收集的信息，以及储存通过传输模块通过客户终端的身份信息。
优选的，在上述一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统中，所述传输模块为外连光纤连接的网络单元，与客户终端实现信息互通。
优选的，在上述一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统中，所述执行模块为工作指示灯、扬声器和显示屏；所述工作指示灯根据危险程度改变灯体颜色从而达到预警的作用，所述扬声器用于播报，所述显示屏显示检测者信息。
优选的，在上述一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统中，所述中心处理模块中还设有情绪分析数据、语音信息、心率和身份信息参考值，当收到的情绪分析模块处理的信息超过参考阈值时，通过执行模块进行预警。
优选的，在上述一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统中，所述情绪分析模块中还包括图像识别模块，通过接收到的人脸信息他通过图像识别模块与储存模块的数据库中数据进行比对，来识别检测者身份信息。
优选的，在上述一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统中，所述储存模块中收集有存储不同年龄段、不同性别的人体面部情绪信息。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，本发明通过收集人体面部情绪、语音、体温和心率的信息，再根据收集信息对检测者进行评估检测者的危险程度，以实现快速、便捷、非接触的安全检查预警，提高公共安全。
具体实施方式
基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明，主要包括：信息收集模块、情绪分析模块、中心处理模块、储存模块、传输模块和执行模块；
信息收集模块，用于收集人脸面部表情、语音特征、心率特征和步伐特征的信息；
情绪分析模块，用于实时分析检测对象的信息特征；
中心处理模块，用于控制信息收集模块、储存模块和情绪分析模块、传输模块和执行模块的各个模块的正常运行，并通过接收情绪分析模块和传输模块的信息，并通过执行模块进行播报；
储存模块，用于储存相应的信息；
传输模块，用于将信息进行远程传输和信息下载；
执行模块，用于对监测结果进行播放和预警；
步骤一：通过信息收集模块对检测者进行监测，并将监测的信息进行收集；步骤二：收集到的信息通过情绪分析模块进行分析处理，并生成处理信号；
步骤三：生成的处理信号传递至中心处理模块，并通过中心处理模块分析处理后通过传输模块进行上传，并通过执行模块进行展示。
为了进一步优化上述技术方案，信息采集模块包括：可见光摄像机、红外热成像仪、麦克风收集阵列装置和非接触式心率测量仪；
所述可见光摄像机用于收集人体面部表情，以及采集人体动态图片；
所述红外热成像仪用于收集人体温度；
所述麦克风收集阵列装置用于收集人体语音信息；
所述非接触式心率测量仪用于收集人体心率信息。
为了进一步优化上述技术方案，情绪分析模块包括面部情绪分析单元、语音分析单元、心率分析单元，所述面部情绪分析单元的输入端与可见光摄像机、红外热成像仪电性连接，所述语音分析单元的输入端与麦克风收集阵列装置电性连接，所述心率分析单元输入端与非接触式心率测量仪电性连接；所述面部情绪分析单元、语音分析单元、心率分析单元，分别对待检测对象的面部微表情、语速语音语调、心率与参考值进行对比分析。
为了进一步优化上述技术方案，储存模块用于储存可见光摄像机、红外热成像仪、麦克风收集阵列装置和非接触式心率测量仪收集的信息，以及储存通过传输模块通过客户终端的身份信息。
为了进一步优化上述技术方案，传输模块为外连光纤连接的网络单元，与客户终端实现信息互通。
为了进一步优化上述技术方案，执行模块为工作指示灯、扬声器和显示屏；所述工作指示灯根据危险程度改变灯体颜色从而达到预警的作用，所述扬声器用于播报，所述显示屏显示检测者信息。
为了进一步优化上述技术方案，中心处理模块中还设有情绪分析数据、语音信息、心率和身份信息参考值，当收到的情绪分析模块处理的信息超过参考阈值时，通过执行模块进行预警。
为了进一步优化上述技术方案，情绪分析模块中还包括图像识别模块，通过接收到的人脸信息他通过图像识别模块与储存模块的数据库中数据进行比对，来识别检测者身份信息。
为了进一步优化上述技术方案，储存模块中收集有存储不同年龄段、不同性别的人体面部情绪信息。
为了进一步优化上述技术方案，使用时当检测者进入监测范围内时，通过可见光摄像机进行人脸信息采集，且全程监控通过可见光摄像机检测者人脸信息，通过红外热成像仪检测人体温度，通过麦克风收集阵列装置用于收集语音信息，通过非接触式心率测量仪用于收集人体心率信息，可将光摄像机采集到人脸信息后通过图像识别模块进行身份识别，图像识别模块将人脸信息与数据库中的人物信息进行比对，直到得到相应的信息，当人脸面部情绪、人体温度以及语音信息和心率超过阈值时，中心控制模块向执行模块发送预警信号，从而快速确定当前待检测对象的情绪；然后根据待检测对象的情绪，从而判断出当前待检测对象的危险程度。对于高危待检测对象，指示灯红灯闪烁并鸣响警示，此时需安检工作人员对待检测对象进行详细盘查，从而进一步确定待检测对象的危险程度；对于低危待检测对象，声光报警器绿灯闪烁不鸣响，视为安全人员。
为了进一步优化上述技术方案，在人的不同表情之间，或是某个表情里，人的面部会“泄漏”出内心的心理活动或者情绪的变化，微表情是一种人类在试图压抑、隐藏某种真实情感时所表现出来的一种快速、不易察觉的短暂面部表情，不同的表情会造成面部区域的温度变化。微表情持续时间较短，例如一般进行为1/25s～1/5s。但是由于微表情能够更容易暴露出人的隐蔽情绪，因此更能表达人的真实情绪。获取该微表情，就可以分析待检人员的心理状态或情绪变化。微表情分析装置通过对采集的微表情进行分析，从而判断出待检测对象的情绪。
其中语音采集装置用于采集待检测对象一定时间内说话的语速语音语调。人类情感的传递大都通过语音这个最为精确、最为直接的媒介，语音情感识别技术是对语音信号进行处理的重要工具。人类与生俱来便兼备感知情感信息表达的能力，如对说话者语速的急缓变化、语调的强弱以及语气词的应用等感知敏感。这种情感感知能力有助于人们在与对方交流沟通时准确有效地捕捉到情绪状态的变化等。语音分析装置通过对语音采集装置采集到的语音进行说话人语速语音语调的分析，从而判断出待检测对象的情绪。
其中心率采集装置采集一定时间段内待检测对象的心率。在本实施例中，一定时间段可根据安检级别设置不同的时间长度，如2s、5s等。在具体使用时，心率采集装置为设置在安检门内使用超声波技术的非接触式心率测量仪，通过超声波的方式采集待检测对象的心率。心率分析装置通过对采集的心率结果进行分析，从而获得待检测对象的情绪。
为了进一步优化上述技术方案，将人脸输入到训练好的全局神经网络与情绪汇总模型中进行全局的情绪检测分析,获取基于人脸情绪异常的分析结果；依赖数据人工智能方法深入学习收集到数据自主交互判断,通过检测结果判断危险率，从人群中发现具有危害公共安全可能的人进而实现危险预警。
为了进一步优化上述技术方案，情绪分析模块中还包括人脸建模单元，通过人脸建模，再通过与数据库中下载的数据进行建模后，与可见光摄像机拍摄的人脸信息进行比对，以实现人脸精准识别。
为了进一步优化上述技术方案，基于动作识别的情绪提取技术是指根据数据输入源，首先进行运动数据的表征和建模，再进行情绪的建模，得到关于动作和情绪的2套表征数据。之后运用现有的基于运动数据的动作识别方法，将其连续的动作准确地识别出来，得到该数据的动作信息。再将之前获得的情绪模型与情绪数据库进行匹配对应，过程中加以动作信息的辅助，最终提取出输入数据的情绪信息，并将情绪信息转换成相应的数字信号，发送至中心处理模块进行判断后进行下一步动作。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的模块而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，主要包括：信息收集模块、情绪分析模块、中心处理模块、储存模块、传输模块和执行模块；
信息收集模块，用于收集人脸面部表情、语音特征、心率特征和步伐特征的信息；
情绪分析模块，用于实时分析检测对象的信息特征；
中心处理模块，用于控制信息收集模块、储存模块和情绪分析模块、传输模块和执行模块的各个模块的正常运行，并通过接收情绪分析模块和传输模块的信息，并通过执行模块进行播报；
储存模块，用于储存相应的信息；
传输模块，用于将信息进行远程传输和信息下载；
执行模块，用于对监测结果进行播放和预警；
步骤一：通过信息收集模块对检测者进行监测，并将监测的信息进行收集；
步骤二：收集到的信息通过情绪分析模块进行分析处理，并生成处理信号；
步骤三：生成的处理信号传递至中心处理模块，并通过中心处理模块分析处理后通过传输模块进行上传，并通过执行模块进行展示。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述信息采集模块包括：可见光摄像机、红外热成像仪、麦克风收集阵列装置和非接触式心率测量仪；
所述可见光摄像机用于收集人体面部表情，以及采集人体动态图片；
所述红外热成像仪用于收集人体温度；
所述麦克风收集阵列装置用于收集人体语音信息；
所述非接触式心率测量仪用于收集人体心率信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述情绪分析模块包括面部情绪分析单元、语音分析单元、心率分析单元，所述面部情绪分析单元的输入端与可见光摄像机、红外热成像仪电性连接，所述语音分析单元的输入端与麦克风收集阵列装置电性连接，所述心率分析单元输入端与非接触式心率测量仪电性连接；所述面部情绪分析单元、语音分析单元、心率分析单元，分别对待检测对象的面部微表情、语速语音语调、心率与参考值进行对比分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述储存模块用于储存可见光摄像机、红外热成像仪、麦克风收集阵列装置和非接触式心率测量仪收集的信息，以及储存通过传输模块通过客户终端的身份信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述传输模块为外连光纤连接的网络单元，与客户终端实现信息互通。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述执行模块为工作指示灯、扬声器和显示屏；所述工作指示灯根据危险程度改变灯体颜色从而达到预警的作用，所述扬声器用于播报，所述显示屏显示检测者信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述中心处理模块中还设有情绪分析数据、语音信息、心率和身份信息参考值，当收到的情绪分析模块处理的信息超过参考阈值时，通过执行模块进行预警。
8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述情绪分析模块中还包括图像识别模块，通过接收到的人脸信息他通过图像识别模块与储存模块的数据库中数据进行比对，来识别检测者身份信息。
9.根据权利要求4所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述储存模块中收集有存储不同年龄段、不同性别的人体面部情绪信息。
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