本发明专利技术的实施例公开基于深度学习的武器使用监测装置。所述装置包括：多个监测传感器，用于实时采集当前武器在本次被使用期间的各时刻的多个状态数据并发送给深度学习模块；深度学习模块，用于从当前武器在本次被使用期间初始时刻开始，根据预设检测周期，在每次检测周期届满时将当前武器在当前届满的检测周期内的各时刻的多个状态数据输入预设的深度学习模型进行深度学习评价，得到当前武器当前届满的检测周期内是否出现安全隐患行为的评价结果；报警模块，与深度学习模块连接，用于在深度学习模块得到当前武器在当前届满的检测周期内出现安全隐患行为的评价结果时，发出安全提示或报警信息。本发明专利技术能够对武器使用存在安全隐患时进行提示或报警。全隐患时进行提示或报警。全隐患时进行提示或报警。
【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的武器使用监测装置
[0001]本专利技术属于深度学习
，尤其涉及基于深度学习的武器使用监测装置。
技术介绍
[0002]军事训练服从服务于战争需要，是战争实践的特殊表现形态，反映着战争发展的历史演变和客观规律，对战争活动和作战样式产生直接影响。其中，军事武器训练作为军事训练的重要组成部分，是检验武器性能及评估军人对武器掌握程度的有效手段，但是在军事武器训练过程中，士兵作为武器的使用者，也是重要的不可控的因素之一，存在着不正确或者违规使用武器的情况。为了规范士兵使用武器，现有武器使用监测方案，主要通过人工检查发现士兵出现不规范使用武器时，就开展针对性考核和培训，但是无法全面的对武器使用进行监测，也不够智能化，不能自动化对违规使用武器的情况进行提醒和报警。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供基于深度学习的武器使用监测装置，用于解决现有武器使用监测方案，无法全面的对武器使用进行监测，也不够智能化，不能自动化对违规使用武器的情况进行提醒和报警的问题。本专利技术能够使用预设深度学习模型获得武器使用期间出现的安全隐患行为，并在存在安全隐患时，能自动发出安全提示或报警信息，避免发生不规范使用武器情况，提高军人规范使用武器的水平。
[0004]本专利技术实施例提供基于深度学习的武器使用监测装置，安装于武器上，包括：多个监测传感器、深度学习模块、报警模块；
[0005]所述多个监测传感器，用于实时采集当前武器在本次被使用期间的各时刻的多个状态数据并发送给所述深度学习模块；
[0006]所述深度学习模块，用于从当前武器在本次被使用期间初始时刻开始，根据预设检测周期，在每次检测周期届满时将当前武器在当前届满的检测周期内的各时刻的多个状态数据输入预设的深度学习模型进行深度学习评价，得到当前武器在当前届满的检测周期内是否出现安全隐患行为的评价结果；
[0007]所述报警模块，与所述深度学习模块连接，用于在所述深度学习模块得到当前武器在当前届满的检测周期内出现安全隐患行为的评价结果时，发出安全提示或报警信息。
[0008]在一可选实施例中，所述的基于深度学习的武器使用监测装置，还包括：
[0009]手动保险，用于在打开时允许使用当前武器的功能，以及在关闭时不允许使用当前武器的功能；
[0010]所述控制模块与所述手动保险连接，用于通过人机交互界面接收本次请求使用当前武器的士兵编号，根据预先存储的允许使用当前武器的士兵编号集合，控制所述手动保险打开/关闭。
[0011]在一可选实施例中，所述的基于深度学习的武器使用监测装置，还包括：自动交互式智能保险；
[0012]所述控制模块还与所述自动交互式智能保险以及所述深度学习模块连接；所述控制模块还用于在控制所述手动保险打开/关闭的同时控制所述自动交互式智能保险打开/关闭；所述控制模块还用于在所述深度学习模块得到当前武器在当前届满的检测周期内出现安全隐患行为的评价结果时，控制所述自动交互式智能保险关闭。
[0013]在一可选实施例中，所述的基于深度学习的武器使用监测装置，还包括：
[0014]统计模块，用于根据所述当前武器在本次被使用期间的各检测周期内是否出现安全隐患行为的评价结果，确定所述当前武器在本次被使用期间出现安全隐患行为的次数以及每次出现安全隐患行为的持续时间。
[0015]在一可选实施例中，所述的基于深度学习的武器使用监测装置，还包括：
[0016]记录模块，用于在当前武器每次出现安全隐患行为时生成对应的监测记录并存储；其中，每条监测记录至少包括：当前武器的标识、本次出现安全隐患行为的持续时间、本次出现安全隐患行为时使用当前武器的士兵编号。
[0017]在一可选实施例中，所述统计模块，还用于根据所述记录模块存储的历史监测记录，统计每个士兵编号使用当前武器期间出现安全隐患行为的次数和每次出现安全隐患行为的持续时间；
[0018]所述装置还包括：
[0019]违规上报模块，用于根据每个士兵编号使用当前武器期间出现安全隐患行为的次数和每次出现安全隐患行为的持续时间，生成每个士兵编号对应当前武器的违规数据，并将所述每个士兵编号对应当前武器的违规数据上传至远程指挥终端，以使远程指挥终端用户根据每个士兵编号对应的各武器的违规数据形成相应的奖罚措施。
[0020]在一可选实施例中，所述控制模块，具体用于根据第一公式计算保险状态控制值，并在当前计算出的保险状态控制值等于1时，控制所述手动保险和自动交互式智能保险打开，并在当前计算出的保险状态控制值等于0时，控制所述手动保险和自动交互式智能保险关闭；
[0021]其中，所述第一公式为：
[0022][0023]所述第一公式中，R(e)表示第e个武器的保险状态控制值；第e个武器为所述当前武器；D(e)表示所述控制模块当前收到的使用第e个武器的士兵编号；d(a)表示预先存储的允许使用当前武器的士兵编号集合中第a个士兵编号；a＝1,2,
…
,n；n表示所述允许使用当前武器的士兵编号集合中的士兵编号总数；E,
‑
表示零检验函数，若括号内的数值为0则函数值为1，反之函数值为0；
[0024]所述统计模块，具体用于根据第二公式确定所述当前武器在本次被使用期间出现安全隐患行为的次数以及每次出现安全隐患行为的持续时间；
[0025]其中，所述第二公式为：
[0026][0027]所述第二公式中，T(e_i)表示第e个武器在本次被使用期间出现第i次安全隐患行为的持续时间；N(e)表示第e个武器在本次被使用期间出现安全隐患行为的次数；B(e)定义为第e个武器在本次被使用期间的检测数组，B(e_k)表示检测数组B(e)中的第k个元素值；k表示整数变量；f为所述预设检测周期的倒数，表示预设检测频率；表示所述预设深度学习模型对第e个武器在时刻是否出现安全隐患行为的评价值，若在时刻第e个武器出现安全隐患行为，则反之反之t0表示所述本次被使用期间的第一个检测周期届满时刻；t表示本次被使用期间的结束时刻；G(e)表示在数组B(e)的首端和尾端均添加一个元素值0构成的新数组；
↑
G(e)表示新数组G(e)中出现两个相邻元素中的左端元素值为0且右端元素值为1的情况的总个数；t,G
↓
(e_i)
‑
表示新数组G(e)中第i次出现两个相邻元素中的左端元素值为1且右端元素值为0的情况时，值为1的左端元素所对应的检测数组B(e)中的元素对应的检测周期届满时刻；t,G
↑
(e_i)
‑
表示新数组G(e)中出现第i次左端元素值为0且右端元素值为1的情况时，值为1的右端元素所对应的检测数组B(e)中的元素对应的检测周期届满时刻；
[0028]所述违规上报模块，具体用于根据第三公式生成每个士兵编号对应当前武器的违规数据；
[0029]其中，所述第三公式为：
[0030][0031]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于深度学习的武器使用监测装置，其特征在于，安装于武器上，包括：多个监测传感器、深度学习模块、报警模块；所述多个监测传感器，用于实时采集当前武器在本次被使用期间的各时刻的多个状态数据并发送给所述深度学习模块；所述深度学习模块，用于从当前武器在本次被使用期间初始时刻开始，根据预设检测周期，在每次检测周期届满时将当前武器在当前届满的检测周期内的各时刻的多个状态数据输入预设的深度学习模型进行深度学习评价，得到当前武器在当前届满的检测周期内是否出现安全隐患行为的评价结果；所述报警模块，与所述深度学习模块连接，用于在所述深度学习模块得到当前武器在当前届满的检测周期内出现安全隐患行为的评价结果时，发出安全提示或报警信息。2.如权利要求1所述的基于深度学习的武器使用监测装置，其特征在于，还包括：手动保险，用于在打开时允许使用当前武器的功能，以及在关闭时不允许使用当前武器的功能；所述控制模块与所述手动保险连接，用于通过人机交互界面接收本次请求使用当前武器的士兵编号，根据预先存储的允许使用当前武器的士兵编号集合，控制所述手动保险打开/关闭。3.如权利要求2所述的基于深度学习的武器使用监测装置，其特征在于，还包括：自动交互式智能保险；所述控制模块还与所述自动交互式智能保险以及所述深度学习模块连接；所述控制模块还用于在控制所述手动保险打开/关闭的同时控制所述自动交互式智能保险打开/关闭；所述控制模块还用于在所述深度学习模块得到当前武器在当前届满的检测周期内出现安全隐患行为的评价结果时，控制所述自动交互式智能保险关闭。4.如权利要求1
‑
3任一项所述的基于深度学习的武器使用监测装置，其特征在于，还包括：统计模块，用于根据所述当前武器在本次被使用期间的各检测周期内是否出现安全隐患行为的评价结果，确定所述当前武器在本次被使用期间出现安全隐患行为的次数以及每次出现安全隐患行为的持续时间。5.如权利要求4所述的基于深度学习的武器使用监测装置，其特征在于，还包括：记录模块，用于在当前武器每次出现安全隐患行为时生成对应的监测记录并存储；其中，每条监测记录至少包括：当前武器的标识、本次出现安全隐患行为的持续时间、本次出现安全隐患行为时使用当前武器的士兵编号。6.如权利要求5所述的基于深度学习的武器使用监测装置，其特征在于，所述统计模块，还用于根据所述记录模块存储的历史监测记录，统计每个士兵编号使用当前武器期间出现安全隐患行为的次数和每次出现安全隐患行为的持续时间；所述装置还包括：违规上报模块，用于根据每个士兵编号使用当前武器期间出现安全隐患行为的次数和每次出现安全隐患行为的持续时间，生成每个士兵编号对应当前武器的违规数据，并将所述每个士兵编号对应当前武器的违规数据上传至远程指...
【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，乔孟阳，余丹，邢智涣，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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