[发明专利]基于云服务与深度神经网络的车内环境监测预警方法在审
| 申请号： | 201910046693.0 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN109686050A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 何倩;陈壮;覃匡宇;董庆贺;杨指挥;江炳城;曹礼 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G08B21/02 | 分类号： | G08B21/02;G08B19/00;G08B21/14;G08B21/18;G08B21/20;G08B25/10;G01D21/02 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 541000 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明属于信息处理技术领域，公开了一种基于云服务与深度神经网络的车内环境监测预警方法，当有人进入汽车室内时，人体红外检测模块检测到信息；检测到的实时数据通过5G无线网络传输到智能物联云平台，智能云的数据库服务器进行云存储与备份操作，内容管理服务器进行云计算和大数据聚类分析数据挖掘操作。本发明利用智能云对汽车室内空气实时监测，在云端利用提出的基于逻辑回归最优化模型的警报信息等级分类算法对车主面临的危险进行精准的划分危险等级，并利用设计的系统自适应深度强化学习算法做出决策；在云端采用提出的Pyecharts‑Based可视化算法对海量数据进行统计分析，并对所有车主用户提供独立安全的可视化服务。 | ||
| 搜索关键词： | 车内环境 监测预警 神经网络 可视化 云服务 云端 算法 智能 车主 内容管理服务器 强化学习算法 人体红外检测 数据库服务器 无线网络传输 信息处理技术 备份操作 等级分类 海量数据 警报信息 聚类分析 逻辑回归 模块检测 实时监测 实时数据 室内空气 数据挖掘 用户提供 统计分析 大数据 云存储 云计算 云平台 自适应 最优化 物联 汽车 室内 检测 决策 安全 服务 | ||
【主权项】：
1.一种基于云服务与深度神经网络的车内环境监测预警方法，其特征在于，所述基于云服务与深度神经网络的车内环境监测预警方法包括：第一步，当有人进入汽车室内时，人体红外检测模块检测到人，一氧化碳气体浓度检测模块、温湿度检测模块和甲醛浓度检测模块开始并行执行工作模式；检测到的实时数据通过5G无线网络传输到智能物联云平台，智能云的数据库服务器进行云存储与备份操作，内容管理服务器进行云计算和大数据聚类分析数据挖掘操作；第二步，若发现异常数据，将报警信息发送到车主用户的移动智能终端，车主收到报警信息后，将会采取保护性操作；如未发现异常数据，则继续保持对汽车室内空气质量的监测；车主用户通过移动智能终端调用基于智能云的云服务，随时远程查看汽车室状况；智能云接受到车主用户的服务请求后，积极响应。
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