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申请/专利权人：甘肃省白银公路事业发展中心

摘要：本发明公开了基于人工智能的酒驾监管控制系统，系统包括数据采集模块、数据集构建模块、酒驾检测模型构建模块、酒驾检测模型参数优化模块和酒驾检测控制模块。本发明属于酒驾控制技术领域，具体是指基于人工智能的酒驾监管控制系统，本方案通过小波变换通过分解原始时间序列，基于软阈值处理进一步削弱噪声对数据的影响；将卡尔曼滤波器引入深度置信网络进行酒驾检测；能够动态调整和更新状态向量及协方差矩阵，有效跟踪和预测系统状态；使得模型能够自适应不同的数据特性和环境变化；提高了模型的综合检测能力；在早期阶段引入指数函数，在后期阶段引入柯西分布随机数，对优化个体分别设计移动搜索策略，使得优化过程高效且精准。

主权项：1.基于人工智能的酒驾监管控制系统，其特征在于：系统包括数据采集模块、数据集构建模块、酒驾检测模型构建模块、酒驾检测模型参数优化模块和酒驾检测控制模块；所述数据采集模块采集历史检测数据和实时检测数据，所述历史检测数据和实时检测数据都包括化学成分检测数据、生物特征数据、行为数据和环境数据，并将数据发送至数据集构建模块；所述数据集构建模块包括阈值计算单元、软阈值处理单元、获取残差序列单元和划分数据集单元；通过小波变换通过分解原始时间序列，通过多次分解和重构使得从不同尺度上提取数据的特征；最终获取并划分数据集；并将数据发送至酒驾检测模型构建模块；所述酒驾检测模型构建模块包括初始化单元、参数计算单元、预测更新单元、预测测量残差单元、状态矩阵更新单元、检测结果输出单元和模型判定单元；将卡尔曼滤波器引入深度置信网络进行酒驾检测；引入过程噪声和测量噪声协方差矩阵；动态调整和更新状态向量及协方差矩阵；进而构建酒驾检测模型；并将数据发送至酒驾检测模型参数优化模块和酒驾检测控制模块；所述酒驾检测模型参数优化模块包括初始化单元、移动搜索单元和优化判定单元；在早期阶段引入指数函数，在后期阶段引入柯西分布随机数，对优化个体分别设计移动搜索策略；并将数据发送至酒驾检测模型构建模块；所述酒驾检测控制模块是基于构建完成的酒驾检测模型实现酒驾检测控制；所述软阈值处理单元具体是将高频分量cD1中的所有系数设为0，对于低频分量cA3、高频分量cD3和高频分量cD2中的每个系数W，应用软阈值处理：所用公式如下： 式中，W是原始系数；sign·是符号函数；W′是经过软阈值处理后的系数；T1是反映了数据围绕平均振幅的波动程度的阈值；所述数据集构建模块包括阈值计算单元，所述阈值计算单元具体是将历史检测数据表示为N个数据点的时间序列，将时间序列视为离散信号，通过应用小波变换，对时间序列进行三次分解，得到四个频率组件cA3、cD3、cD2和cD1，其中低通滤波器输出低频成分cA3，高通滤波器输出高频成分cD3、cD2和cD1；所述酒驾检测控制模块是基于构建完成的酒驾检测模型，在车主上车时输入采集的实时检测数据，若酒驾检测模型输出数据属于酒驾行为，则对数据对应车辆进行阻止启动，并上报执法部门；以实现酒驾检测控制。

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