【技术实现步骤摘要】
用于机械设备的智能化管理系统及其方法
[0001]本申请涉及智能管理领域，且更为具体地，涉及一种用于机械设备的智能化管理系统及其方法。
技术介绍
[0002]分心驾驶是道路交通事故和死亡的主要原因，分心驾驶使驾驶员的个人注意力从主要驾驶任务转移开到别的行为活动中，例如视线偏离路面、接打电话、玩手机、找东西、抽烟、回头聊天等行为。所有分心均会危及驾驶员、乘客和旁人安全并增加车辆碰撞的机会。
[0003]分心类型包括视觉分心，此时驾驶员会将其眼睛从道路移开；行为分心，此时驾驶员会将其手从方向盘移开；认知分心，此时驾驶员会将其注意力从驾驶移开。现有的方案对于分心的严重程度分类是结合异常体态类型、异常操作及时长进行分级预警，如：轻度分心、中度分心、高度分心等。但是，在实际监测过程中发现这种对于分心的严重程度进行分级预警的方案会造成对于驾驶员的分心状态的误判，这是由于很多驾驶员的行为习惯不同，且难以对其异常体态类型和操作进行是被判断，进而不能够及时预警提示驾驶员，导致事故的发生。
[0004]因此，期望一种优化的用于机...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于机械设备的智能化管理系统，其特征在于，包括：面部监控单元，用于获取由部署于车内的摄像头采集的驾驶员面部监控视频；采样单元，用于从所述驾驶员面部监控视频提取多个面部监控关键帧；面部特征提取单元，用于将所述多个面部监控关键帧分别通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到多个面部监控特征向量；第一面部变化特征提取单元，用于将所述多个面部监控特征向量通过双向长短期记忆神经网络模型以得到第一尺度面部监控上下文语义特征向量；第二面部变化特征提取单元，用于将所述多个面部监控特征向量通过基于转换器的上下文编码器以得到第二尺度面部监控上下文语义特征向量；特征融合单元，用于融合所述第一尺度面部监控上下文语义特征向量和所述第二尺度面部监控上下文语义特征向量以得到分类特征向量；以及管理结果生成单元，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示分心驾驶的程度标签。2.根据权利要求1所述的用于机械设备的智能化管理系统，其特征在于，所述采样单元，进一步用于：以预定采样频率对所述驾驶员面部监控视频进行采样处理以得到所述多个面部监控关键帧。3.根据权利要求2所述的用于机械设备的智能化管理系统，其特征在于，所述面部特征提取单元，进一步用于：使用所述作为过滤器的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的池化以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述作为过滤器的卷积神经网络的最后一层的输出为所述多个面部监控特征向量，所述作为过滤器的卷积神经网络的第一层的输入为所述多个面部监控关键帧。4.根据权利要求3所述的用于机械设备的智能化管理系统，其特征在于，所述第二面部变化特征提取单元，包括：上下文语义编码子单元，用于将所述多个面部监控特征向量通过所述基于转换器的上下文编码器以得到多个上下文语义面部监控特征向量；级联子单元，用于将所述多个上下文语义面部监控特征向量进行级联以得到所述第二尺度面部监控上下文语义特征向量。5.根据权利要求4所述的用于机械设备的智能化管理系统，其特征在于，所述上下文语义编码子单元，包括：查询向量构造二级子单元，用于将所述多个面部监控特征向量进行一维排列以得到全局面部监控特征向量；自注意二级子单元，用于计算所述全局面部监控特征向量与所述多个面部监控特征向量中各个面部监控特征向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；标准化二级子单元，用于分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；关注度计算二级子单元，用于将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后
自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个概率值；注意力施加二级子单元，用于分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述多个面部监控特征向量中各个面部监控特征向量进行加权以得到所述多个上下文语义面部监控特征向量。6.根据权利要求5所述的用于机械设备的智能化管理系统，其特征在于，所述特征融合单元，进一步用于将所述第一尺度面部监控上下文语义特征向量和所述第二尺度面部监控上下文语义特征向量进行级联以得到所述分类特征向量。7.根据权利要求6...
【专利技术属性】
技术研发人员：张凯元，
申请(专利权)人：陕西省君凯电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。