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申请/专利权人：深圳技术大学

摘要：本发明实施例公开了一种弱势群体人员的识别控制系统，该识别控制系统包括：分类识别装置、协助警报装置、定位装置及环境检测装置，分类识别装置包括微型电脑及摄像头，微型电脑与摄像头、定位装置及环境检测装置电连接，微型电脑用于基于弱势群体人员分类识别模型对摄像头拍摄的图像进行识别，确定是否包含弱势群体，协助警报装置包括语音模块及报警模块，微型电脑与语音模块及报警模块电连接，微型电脑用于在识别到图像包含弱势群体人员时，根据检测到的位置信息及环境信息控制语音模块播放提醒消息，或者利用语音模块语音模块进行语音交互；和或控制报警模块执行报警操作，有效实现对于弱势群体人员的帮助的智能化，改善弱势群体人员的体验。

主权项：1.一种弱势群体人员的识别控制系统，其特征在于，所述系统包括：分类识别装置、协助警报装置、定位装置及环境检测装置；所述分类识别装置包括微型电脑及摄像头，所述微型电脑与所述摄像头电连接，所述摄像头用于采集图像，并传输给所述微型电脑；所述微型电脑用于基于已训练好的弱势群体人员分类识别模型对所述图像进行识别，确定所述图像是否包含弱势群体人员；所述协助警报装置包括语音模块及报警模块；所述微型电脑分别与所述语音模块及报警模块电连接，且所述微型电脑还与定位装置及所述环境检测装置电连接，所述定位装置用于确定位置，并发送给所述微型电脑；所述环境检测装置用于检测环境信息，并发送给所述微型电脑；所述微型电脑具体用于在识别到所述图像包含弱势群体人员时，根据所述环境检测装置检测到的环境信息及所述定位装置确定的位置信息控制所述语音模块播放提醒消息，或者利用语音模块进行语音交互；和或控制所述报警模块执行报警操作；所述弱势群体人员分类识别模型采用ssd_mobilenet_v1神经网络模型，在训练之前，修改最后一层全连接层的通道数为弱势群体人员标签的数量，然后采用修改后的模型训练出弱势群体人员分类识别模型；将弱势群体人员样本图像输入修改后的模型中，通过多次迭代训练的方式，得到损失函数收敛时的模型，且将损失函数收敛时的模型作为训练得到的弱势群体人员分类识别模型；其中，ssd_mobilenet_v1神经网络模型包括了ssd算法和mobilenet模型；所述ssd算法是one-stage类型算法，通过均匀的在图像的不同位置进行密集抽样，抽样时采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后进行分类和回归；所述Mobilenet模型是轻量级深度网络模型，使用深度可分离卷积DepthwiseSeparableConvolution将标准卷积核进行分解计算；并引入两个超参数来减少参数量和计算量，一个是宽度乘数WidthMultiplier，减少输入输出的通道；另一个是分辨率乘数ResolutionMultiplier，减少输入输出的特征值的大小。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳技术大学 弱势群体人员的识别控制系统