[發明專利]基于多傳感器的安全監護系統

有效

• 申請號: 201710940146.8
• 申請日: 2017-09-30
• 公開（公告）號: CN107707657B
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發明（設計）人: 劉楊;劉曉穩
• 申請（專利權）人: 蘇州漣漪信息科技有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06N3/08
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

本公開涉及一種基于多傳感器的安全監護系統。該系統包括：傳感設備端，用于采集目標用戶的環境信息，將所述環境信息發送給本地服務器；本地服務器，用于將所述環境信息作為訓練樣本輸入到人工神經網絡模型中進行自學習訓練，以更新所述人工神經網絡模型的參數；云端服務器，用于將更新后的參數發送至傳感設備端，接收來自傳感設備端的根據更新后的參數返回的對目標用戶的安全監護狀態，并將目標用戶的安全監護狀態推送給客戶端；客戶端，用于接收所述目標用戶的安全監護狀態。本公開采用多維度傳感技術以及基于大數據的自學習算法，學習和理解目標用戶例如老人的起居習慣，以達到預測潛在風險的能力。

技術領域

本公開涉及人工智能領域，尤其涉及物聯網大數據技術中的一種基于多傳感器的安全監護系統。

背景技術

目前監測老人在家的潛在風險的技術和產品具有以下特點和缺陷：

1.產品功能單一和方法簡單：比如在老人廁所里安置紅外探測器以探測老人如廁時間是否過長。

2.穿戴式設備可以監測老人的某些物理量比如：心率或摔倒等特征。但是在實際使用情況來看，老人不愿意24小時使用穿戴式設備，這使得穿戴式設備的普及率到目前為止相當低。

3.感知家中場景的傳感技術和算法很復雜、不成熟，即使利用深度學習也需要價格昂貴的硬件設置。因此，用戶的使用成本高。

4.感知維度單一，并不能全面的反映和預測家中老人可能存在的風險。例如，只能對有限范圍內對日?；顒拥男袨檫M行一些簡單判斷，對超出范圍的區域無法進行監控，而且硬件設置也非常復雜和昂貴，實用性差。

5.現有的所以技術方案都在于感知老人已經發生的情況，并不能預測潛在的風險。

發明內容

有鑒于此，本公開提出了一種基于多傳感器的安全監護系統，采用多維度傳感技術以及基于大數據的自學習算法，學習和理解目標用戶例如老人的起居習慣，利用獲取的家庭大數據進行家庭模式的深度學習和匹配，如果出現的異常事件和知識庫的不匹配，系統將在第一時間推送預測信息，以達到預測潛在風險的能力。

本公開提供了一種基于多傳感器的安全監護系統，包括：

傳感設備端，包括兩種以上的傳感器，用于采集目標用戶的環境信息，將所述環境信息發送給本地服務器；

本地服務器，用于將所述環境信息作為訓練樣本輸入到人工神經網絡模型中進行自學習訓練，以更新所述人工神經網絡模型的參數，將更新后的參數上傳到云端服務器；

云端服務器，用于將更新后的參數發送至傳感設備端，接收來自傳感設備端的根據更新后的參數返回的對目標用戶的安全監護狀態，并將目標用戶的安全監護狀態推送給客戶端；

客戶端，用于接收所述目標用戶的安全監護狀態。

在一種可能實現方式中，所述傳感設備端包括紅外傳感器、視覺傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、聲音傳感器、光強傳感器中的至少兩種。

在一種可能實現方式中，所述本地服務器還用于從傳感設備端獲取目標用戶的地理位置信息和時間維度信息。

在一種可能實現方式中，所述人工神經網絡模型為基于徑向基函數RBF神經網絡的模型，所述RBF神經網絡包括輸入層、隱層和輸出層。

在一種可能實現方式中，所述RBF為：

其中，R_i為第i個隱節點的輸出，x為輸入模式，c_i為第i個隱節點高斯函數的中心，表示第i個隱節點的權矢量；σ_i²為第i個隱節點的歸一化參數，N_r為隱層的節點數。

在一種可能實現方式中，所述本地服務器還用于執行以下步驟：