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申请/专利权人：苏州鑫乐舟生生物科技有限公司

摘要：本发明涉及智能书包技术领域，具体为一种多功能智能安全书包，包括以下步骤：控制核心的选择与数据处理，摄像头的配置与图像采集，通信模块的集成与数据传输，嵌入式系统的软件设计，实时视频监控功能，异常检测与风险预警，风险预警机制的实现，数据传输与通信集成，系统集成与功能优化。本发明中，具备视频实时传输、环境监测、人脸识别和潜在风险预警等功能于一体的智能书包，学生上学和放学途中，家长可在不需要学生介入的情况下，在手机端实时观看途中的环境，除系统具备潜在风险预警的功能，家长也可将可能产生的安全风险快速通过语音告诉孩子，避免出现安全事故。

主权项：1.一种多功能智能安全书包，其特征在于，包括以下步骤：S1：控制核心的选择与数据处理，核心控制单元采用STM32F407微控制器，接收和处理从摄像头采集的图像数据，并通过SDIO接口将数据传输到通信模块；S2：摄像头的配置与图像采集，采用OV2640CMOS摄像头，通过SCCB接口与控制核心连接，采集最高分辨率为1600x1200的图像；S3：通信模块的集成与数据传输，通信模块使用QUECTELEC20LTE-4G模块，通过MiniPCIe接口连接，支持LTE、UMTS和GSMGPRS网络，确保在各种网络环境下的稳定连接和高速数据传输，通信模块内置多星座定位系统GPS+GLONASS；S4：嵌入式系统的软件设计，软件部分采用μCOS-III实时操作系统，支持多任务并行执行，管理摄像头的初始化、图像采集、数据传输和通信模块的驱动；S5：实时视频监控功能，通过SCCB接口传输到STM32F407控制核心，经SDIO接口发送到LTE通信模块，通信模块将数据上传至云端或上位机，实现实时视频传输；S6：异常检测与风险预警，系统集成了YOLOv8s目标检测网络，YOLOv8s采用多尺度特征金字塔网络和CSPDarknet53骨干网络，系统对视频中检测到的目标如行人、车辆、危险物品等进行分析，提供实时的风险预警信息，通过人工智能算法，系统能够提前识别潜在的安全威胁；S7：风险预警机制的实现，基于HSV颜色空间和纹理特征，系统能够识别红绿灯的状态，并结合支持向量机SVM算法，判断红绿灯的信号状态，系统通过KCF算法对检测到的危险目标进行追踪，对行人和车辆的行为进行分析和判断，从而在发生潜在危险时及时提供预警；S8：数据传输与通信集成，通过集成的LTE-4G通信模块，在各种网络环境下实现数据的高速上传，Wi-Fi模块的驱动固件在多个网络场景中进行无缝数据传输和通信；S9：系统集成与功能优化，系统持续进行数据分析和反馈优化，以提升图像传输的质量和风险预警的准确性。

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