一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统的制作方法

技术特征：
1.一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，主要包括：信息收集模块、情绪分析模块、中心处理模块、储存模块、传输模块和执行模块；信息收集模块，用于收集人脸面部表情、语音特征、心率特征和步伐特征的信息；情绪分析模块，用于实时分析检测对象的信息特征；中心处理模块，用于控制信息收集模块、储存模块和情绪分析模块、传输模块和执行模块的各个模块的正常运行，并通过接收情绪分析模块和传输模块的信息，并通过执行模块进行播报；储存模块，用于储存相应的信息；传输模块，用于将信息进行远程传输和信息下载；执行模块，用于对监测结果进行播放和预警；步骤一：通过信息收集模块对检测者进行监测，并将监测的信息进行收集；步骤二：收集到的信息通过情绪分析模块进行分析处理，并生成处理信号；步骤三：生成的处理信号传递至中心处理模块，并通过中心处理模块分析处理后通过传输模块进行上传，并通过执行模块进行展示。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述信息采集模块包括：可见光摄像机、红外热成像仪、麦克风收集阵列装置和非接触式心率测量仪；所述可见光摄像机用于收集人体面部表情，以及采集人体动态图片；所述红外热成像仪用于收集人体温度；所述麦克风收集阵列装置用于收集人体语音信息；所述非接触式心率测量仪用于收集人体心率信息。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述情绪分析模块包括面部情绪分析单元、语音分析单元、心率分析单元，所述面部情绪分析单元的输入端与可见光摄像机、红外热成像仪电性连接，所述语音分析单元的输入端与麦克风收集阵列装置电性连接，所述心率分析单元输入端与非接触式心率测量仪电性连接；所述面部情绪分析单元、语音分析单元、心率分析单元，分别对待检测对象的面部微表情、语速语音语调、心率与参考值进行对比分析。4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述储存模块用于储存可见光摄像机、红外热成像仪、麦克风收集阵列装置和非接触式心率测量仪收集的信息，以及储存通过传输模块通过客户终端的身份信息。5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述传输模块为外连光纤连接的网络单元，与客户终端实现信息互通。6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述执行模块为工作指示灯、扬声器和显示屏；所述工作指示灯根据危险程度改变灯体颜色从而达到预警的作用，所述扬声器用于播报，所述显示屏显示检测者信息。7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述中心处理模块中还设有情绪分析数据、语音信息、心率和身份信息参考值，当收到的情绪分析模块处理的信息超过参考阈值时，通过执行模块进行预警。8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，
其特征在于，所述情绪分析模块中还包括图像识别模块，通过接收到的人脸信息他通过图像识别模块与储存模块的数据库中数据进行比对，来识别检测者身份信息。9.根据权利要求4所述的一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，其特征在于，所述储存模块中收集有存储不同年龄段、不同性别的人体面部情绪信息。

技术总结
本发明公开了一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，通过信息收集模块对检测者进行监测，并将监测的信息进行收集，收集到的信息通过情绪分析模块进行分析处理，并生成处理信号，生成的处理信号传递至中心处理模块，并通过中心处理模块分析处理后通过传输模块进行上传，并通过执行模块进行展示。本发明公开提供了一种基于深度学习神经网络情绪识别的危险人物发现系统，本发明通过收集人体面部情绪、语音、体温和心率的信息，再根据收集信息对检测者进行评估检测者的危险程度，以实现快速、便捷、非接触的安全检查预警，提高公共安全。提高公共安全。


技术研发人员：赵万云
受保护的技术使用者：宸可智能（深圳）有限公司
技术研发日：2021.08.30
技术公布日：2021/10/26