[发明专利]一种智能头盔用基于深度学习的语音识别系统及方法

权利要求书

1.一种智能头盔用基于深度学习的语音识别系统，其特征在于，包括环境监控单元、单向分析单元、关键获取单元、融合分析单元、处理器、仪表蓝牙端、噪音消除单元、处理器、显示单元、管理单元和手机端；

其中，所述收集端包括数据交互单元、控制器和需求对应单元；

其中，所述环境监控单元用于对形成环境进行监控，并进行等级分析操作，具体等级分析操作步骤如下：

步骤一：该环境监控单元包括设置在摩托车车把或者车头处无人遮挡的横向测距模块和智能判定模块；

步骤二：首先利用横向测距模块测量在摩托车左右两侧的距离，将左侧和右侧的距离对应的标记为左向距离和右向距离；

步骤三：每间隔T1时间获取一次左向距离和右向距离，得到左向距离组Zi，i=1...n；和右向距离组Yi，i=1...n；

步骤四：将左向距离组Zi和右向距离组Yi传输到智能判定模块；

步骤五：智能判定模块接收到横向测距模块传输的左向距离组Zi和右向距离组Yi；

步骤六：之后自动对其进行分析，首先获取到左向距离组Zi，对其左向经过判定，得到左向个数；

步骤七：获取到右向距离组Yi，对其右向经过判定，得到右向个数；

所述环境监控单元用于将左向个数和右向个数传输到单向分析单元，所述单向分析单元接收换环境监控单元传输的左向个数和右向个数，并对二者进行单向融合分析，得到融向个数Rg；

所述单向分析单元用于将融向个数Rg传输到融合分析单元，所述融合分析单元接收单向分析单元传输的融向个数Rg；

所述关键获取单元用于获取摩托车的实时速度，并将实时速度传输到融合分析单元，所述融合分析单元接收关键获取单元传输的实时速度，并结合实时速度进行安值分析，得到安值Az；

所述融合分析单元用于将安值Az传输到处理器，所述处理器接收融合分析单元传输的安值Az；

所述处理器在安值Az超过预设值X4时产生停止信号，所述处理器在产生停止信号时会自动切断显示单元的显示，同时会切断处理器与数据交互单元之间的联系。

2.根据权利要求1所述的一种智能头盔用基于深度学习的语音识别系统，其特征在于，步骤六中的左向经过判定的具体步骤为：

S1：首先获取到Zi，利用公式计算单增值，具体公式为：

单增值=Zi-Zi-1；

S2：当满足单增值≤X1，且Zi-1≤X2时，产生经过信号；此处X1、X2均为预设值，且X1≤X2；

S3：持续监控T2时间，T2为预设时间，且T2T1；获取到产生经过信号的个数，将该个数标记为左向个数；之后重复此步骤六的监控。

3.根据权利要求1所述的一种智能头盔用基于深度学习的语音识别系统，其特征在于，步骤七中的右向经过判定的具体步骤为：

S1：首先获取到Yi，利用公式计算单增值二，具体公式为：

单增值二=Yi-Yi-1；

S2：当满足单增值二≤X1，且Zi-1≤X2时，产生经过信号；

S3：持续监控T2时间；获取到产生经过信号的个数，将该个数标记为右向个数；之后重复此步骤七的监控。

4.根据权利要求1所述的一种智能头盔用基于深度学习的语音识别系统，其特征在于，融向分析的具体步骤为：

SS1：获取到左向个数和右向个数；

SS2：之后利用公式计算融向个数Rg，具体计算公式为：

Rg=1.25*左向个数+右向个数；

SS3：得到融向个数Rg。

5.根据权利要求1所述的一种智能头盔用基于深度学习的语音识别系统，其特征在于，安值分析的具体步骤为：

S01：获取到融向个数Rg；

S02：之后获取到摩托车的实时速度，每间隔T3时间采集一次该实时速度，得到实时速度组Vj，j=1...n；

S03：设定速度参值组，速度参值组即为从最新的实时速度开始选择，即为Vn，之后连续往前推九组，即为从Vn-9到Vn；

S04：之后获取到速度参值组Vj，j=n-9、...、n；之后对速度参值组进行均值求取，将均值标记为Pv；

S05：之后将满足Vj-Pv≥X3的速度参值组留下后。