[发明专利]一种家庭监护的行为识别系统及其方法

权利要求书

1.一种家庭监护的行为识别系统，包括四旋翼飞行器和上位计算机，其特征在于，

所述四旋翼飞行器，进行自动巡航和实时定位，设置有摄像模块、无线传输模块和语音报警模块；

所述摄像模块，实时捕捉人体行为视觉图像，并把图像数据传送给所述无线传输模块；

所述无线传输模块，把接收到图像数据通过无线方式传输给所述上位计算机，并接收所述上位计算机的反馈信号；

所述语音报警模块与所述无线传输模块连接，通过所述无线传输模块接收并响应来自所述上位计算机的反馈信号并发出相应的语音警示；

所述上位计算机，接收来自所述无线传输模块的图像数据，通过搭建和训练深度神经网络，对图像数据进行实时分析，识别出图像中儿童的行为类别及判断其危险性，并把结果反馈给所述无线传输模块；所述上位计算机还通过互联网与监护人手机连接，向监护人手机发送报警信息。

2.根据权利要求1所述的一种家庭监护的行为识别系统，其特征在于，所述无线传输模块是蓝牙收发模块或WiFi模块。

3.根据权利要求1所述的一种家庭监护的行为识别系统，其特征在于，所述四旋翼飞行器自动巡航的范围包括厨房、阳台、大厅和房间。

4.一种家庭监护的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：上位计算机构建和训练深度神经网络，定义行为类别并归类为危险行为和非危险行为两种；

步骤二：使用四旋翼飞行器按照设定好的路线进行自动巡航，通过四旋翼飞行器搭载的摄像模块实时捕捉视觉图像，并通过四旋翼飞行器搭载的无线传输模块将视觉图像数据传输至上位计算机；

步骤三：上位计算机采用步骤一所述深度神经网络对视觉图像数据进行分析，识别图像中儿童的行为，是属于步骤一所述行为类别的哪一种；如果属于步骤一所述非危险行为，则不作处理；如果属于步骤一所述危险行为，上位计算机将反馈信号传输至四旋翼飞行器搭载的语音报警模块，语音报警模块发出实时警报，及时制止儿童的危险行为；同时，上位计算机通过互联网向监护人手机发送警报，实时通知监护人进行处理。

5.根据权利要求4所述的一种家庭监护的方法，其特征在于，步骤一所述构建和训练深度神经网络包括以下步骤：

S1：构建深层神经网络，包括输入层、隐含层和输出层；对深层神经网络进行初始化设置，包括：设置输入层、隐含层、输出层各层的层数和神经节点数，选择迭代算法为梯度下降算法，并设置迭代算法的代价函数，设置误差限值和最大迭代次数的初始值，设置测试准确度阀值；

所述代价函数公式为式中m为样本容量，角标i表示样本序号,参数θ是根据每层神经节点数随机生成的权值向量，h_θ(x⁽ⁱ⁾)表示用参数θ和x预测出来的预测y值，y表示原训练样本的标准y值；

S2：从数据库下载人体行为数据，包含多个行为类别，每个行为类别包含多个不同的样本，把数据样本按照1：1的比例分为训练组和测试组；

S3：将所述训练组数据打上行为类别标签值并送入深度神经网络，计算代价函数J(θ)的数值，通过梯度下降算法不断更新权值向量θ的值，重复迭代直至代价函数J(θ)的值小于步骤S1所述的误差限值或迭代次数达到最大迭代次数，迭代完成；

S4：使用所述测试组数据对步骤S3中得到的深度神经网络进行测试，得出分类正确样本数，计算测试准确度，其计算公式为：测试准确度＝分类正确样本数/总样本数；

S5：如果测试准确度小于所述测试准确度阀值，调整所述误差限值和最大迭代次数，重复步骤S3至S5；否则训练完成。

6.根据权利要求5所述的一种家庭监护的方法，其特征在于，步骤S1所述测试准确度阀值设置为95％。

7.根据权利要求5所述的一种家庭监护的方法，其特征在于，步骤S2所述数据库是Weizmann、Hollywood2、3UCF50或4UCF101。

8.根据权利要求4所述的一种家庭监护的方法，其特征在于，步骤一所述行为类别包括攀爬、打架、跑、骑车、接电话、握手、拥抱、坐下、起立、站立、吃饭。

9.根据权利要求4所述的一种家庭监护的方法，其特征在于，步骤二所述四翼飞行器自动巡航范围包括厨房、阳台、大厅和房间。