[发明专利]一种安全服危险信号识别系统及方法

权利要求书

1.一种安全服危险信号识别系统，包括穿戴在人员身上的主触发装置(1)以及安装在安全服上的声音检测装置(2)和危险信号监测装置(3)，其特征在于：所述主触发装置(1)包括第一微处理单元(10)、三轴加速度计(11)、三轴陀螺仪(12)、压力传感器(13)以及第一蓝牙传输模块(14)，所述三轴加速度计(11)、三轴陀螺仪(12)、压力传感器(13)以及第一蓝牙传输模块(14)均与第一微处理单元(10)电性连接；所述声音检测装置(2)包括第二微处理单元(20)、双麦克风阵列(21)、转换模块(22)以及第二蓝牙传输模块(23)，双麦克风阵列(21)、转换模块(22)以及第二蓝牙传输模块(23)均与第二微处理单元(20)电性连接；所述危险信号检测装置(3)包括接收模块(30)、计算模块(31)以及分析模块(32)，所述的危险信号检测装置(3)通过接收模块(30)分别与第一蓝牙传输模块(14)和第二蓝牙传输模块(23)无线通讯连接。

2.根据权利要求1所述的安全服危险信号识别系统，其特征在于：所述声音检测装置(2)安装于安全服的肩部，危险信号监测装置(3)安装于安全服的腰部。

3.一种安全服危险信号识别方法，其特征在于包括以下步骤：

S1，获取人员的触发信息、位置信息和声音信息；

S2，根据触发信息设计独立触发方法：使用主触发装置(1)采集人员的加速度、角速度以及关节点压力数据，然后对采集到的数据运用FIR滤波器进行滤波处理，得到有效的测量信号，利用梯度下降法对去噪后的加速度、角速度以及关节点压力数据进行数据融合得到目标函数，将此目标函数作为主决策函数，并将此方法作为主要决策方法；

S3，根据声音信息，利用深度学习方法设计声音识别决策方法：首先使用声音检测装置(2)采集人员的声音信息，然后通过转换模块(22)将声音模拟信号转换为数字信号，并对声音数字信号运用小波阈值去燥方法进行降燥处理，得到有效的声音信号，提取声音信号的短时能量、短时平均过零率、梅尔倒谱系数和线性预测倒谱系数，最后利用决策树支持向量机对上述的声音特征进行数据分析，得到危险人声信号目标函数，将此目标函数作为辅助决策函数，并将此方法作为辅助决策方法；

S4，根据主要决策方法和辅助决策方法设计最终决策方法：利用线性规划方程将主决策方法和辅助决策方法的结果融合判断。

4.根据权利要求3所述的安全服危险信号识别方法，其特征在于：所述主要决策方法步骤为：

步骤一：使用主触发装置(1)采集人员的加速度a_x、a_y、a_z，角速度ω_x、ω_y、ω_z，以及磁强m_x、m_y、m_z；

步骤二：对采集到的加速度a_x、a_y、a_z、角速度w_x、w_y、w_z以及磁强m，运用FIR滤波器进行滤波处理，得到有效的测量信号；

步骤三：建立导航坐标系和载体坐标系，则旋转矩阵为：

其中ψ是偏航角，ρ是俯仰角，θ是翻滚角。记为：

三个姿态角为：

姿态四元数q＝(q0 q1 q2 q3)^T与陀螺仪角速度ω_x、ω_y、ω_z满足的关系为：

姿态四元数与姿态矩阵之间的关系可表示为：

三轴加速度计与俯仰角和翻滚角的关系为：

[a_x a_y a_z]^T＝[g·sinθcosρ -g·sinρ -g·cosθcosρ]^T

三轴磁强计与航偏角的关系为：

步骤四：利用梯度下降法对去噪后的加速度、角速度以及磁强数据进行数据融合，迭代公式为：

得到目标函数为：

将此目标函数作为主决策方法。