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申请/专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司

摘要：本发明公开了一种发送报警信息的方法和装置，用以解决现有技术中监控某一区域中的人或加工的食品是否存在安全隐患的方法浪费时间和人力的问题。本申请首先获取对预设区域进行图像采集得到的待分析图像，然后基于训练的神经网络模型识别该待分析图像中目标对象的分类信息，如果该预设区域对应的异常的分类信息包括识别的该分类信息，则通过预设报警方式发送报警信息。由于使用神经网络模型识别待分析图像中的目标对象的分类信息，确定该分类信息为该预设区域对应的异常的分类信息，则进行报警，从而可以方便快捷的确定该预设区域中的人或加工的食品存在安全隐患的问题，既节省时间又节省人力。

主权项：1.一种发送报警信息的方法，其特征在于，该方法包括：通过毫米波雷达技术检测预设区域内是否有人；在检测到所述预设区域内有人的情况下，获取对预设区域进行图像采集得到的待分析图像；基于训练的神经网络模型识别所述待分析图像中目标对象的分类信息；若所述预设区域对应的异常的分类信息包括识别的所述目标对象的分类信息，则通过预设报警方式发送报警信息；其中，该方法还包括：发送毫米波雷达信号；接收到对应所述毫米波雷达信号的回波信号后进行聚类分析；若聚类分析结果中包括对应的人的异常形态，则通过所述预设报警方式发送报警信息；其中，所述获取对预设区域进行图像采集得到的待分析图像之前，还包括：通过下列方式得到所述训练的神经网络模型：基于mobilenet架构的SSD框架，将SSD特征层中的所有卷积层替换为可分离的深度卷积，删除原始的mobilenet中用来分类的最后一层，以及将卷积LSTM层注入到单帧检测器中，得到所述训练的神经网络模型，其中，所述卷积LSTM层允许网络对空间和时间信息进行编码；其中，所述基于训练的神经网络模型识别所述待分析图像中目标对象的分类信息，包括：针对每帧图像，从Conv层和ConvLSTM层进行特征提取，从Conv层提取到的特征用于识别当前帧图像中目标对象的分类信息，从ConvLSTM层提取到的特征用于识别下一帧图像中目标对象的分类信息；所述通过毫米波雷达技术检测预设区域内是否有人，包括：发送毫米波雷达信号对人进行定位；当接收到对应毫米波雷达信号的回波信号之后进行聚类分析；当获得聚类分析结果之后，若聚类分析结果中包括对应人的聚类，则确定该预设区域内具有人。

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