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申请/专利权人：深圳市桐晟科技有限公司

摘要：本申请提供了一种基于java的智能卡口硬件联动控制系统及方法，包括驾驶员情绪分析与预警模块、道闸开关控制与信息发送模块、后端服务模块、用户界面、车辆图像采集与跟踪模块；所述驾驶员情绪分析与预警模块通过结合情感识别算法，分析驾驶员的情绪状态，并输出危险行为的预测预警信息。本申请通过设置的通过驾驶员情绪分析与预警模块，实现了实时监测驾驶员的情绪状态，预测危险行为，并及时发出预警信息，有效降低因驾驶员情绪波动引发的交通事故风险；并且通过设置的车辆图像采集与跟踪模块，实现了能够精确捕捉车辆图像，识别车牌号码，跟踪车辆轨迹，有助于及时发现和处置交通违规行为，提高交通监控的效率和准确性。

主权项：1.一种基于java的智能卡口硬件联动控制系统，其特征在于，包括以下模块：后端服务模块：用于加载驾驶员情绪分析与预警模块所需的模型和算法，并初始化道闸开关控制与信息发送模块，确保道闸处于默认状态，初始化车辆图像采集与跟踪模块，确保摄像头和相关设备正常工作；车辆图像采集与跟踪模块：通过摄像头实时捕获车辆图像，利用图像识别技术，对车辆进行跟踪，获取车辆的运动轨迹和速度信息；驾驶员情绪分析与预警模块：从车辆图像中提取驾驶员面部图像，并利用面部识别技术和情绪分析算法，分析驾驶员的情绪状态，其中情绪状态包括：疲劳、骄傲、愤怒、紧张、急躁和愉快，根据分析结果，判断驾驶员是否存在紧张、疲劳、愤怒与急躁情绪，通过用户界面和多模态交互模块发出预警信息；道闸开关控制与信息发送模块：根据预警信息，决定是否控制道闸开启和关闭，驾驶员情绪异常严重，自动关闭道闸，阻止车辆通行，并通过网络通信方式，向后端服务模块发送预警信息；用户界面：实时显示车辆图像、驾驶员情绪分析结果与道闸状态信息；多模态交互模块：允许用户通过界面进行交互操作；所述驾驶员情绪分析与预警模块通过结合情感识别算法，分析驾驶员的情绪状态，并输出危险行为的预测预警信息，具体包括以下步骤：步骤一、数据收集：使用高清车载摄像头和麦克风进行数据采集；确定数据采集方式：通过车载摄像头捕捉驾驶员面部表情，通过车载麦克风录制驾驶员语音；设计实验场景：在模拟真实的驾驶环境中收集数据，确保涵盖各种驾驶情况和情绪状态；数据标注：对收集的数据进行情绪标注；数据存储：将标注后的数据存储到安全可靠的数据库中，以备后续模型训练使用；步骤二、面部表情分析：图像预处理：首先使用OpenCV库来捕获和处理实时视频流，对每一帧图像进行面部检测，确保只有面部区域被处理，对于视频流中的每一帧图像I，面部检测表示为：R=FaceDetectionI，其中R是检测到的面部区域，对于检测到的面部区域R，预处理表示为：Rpreprocessed=PreprocessR，对收集的面部图像进行灰度化、归一化、去噪预处理操作，用于提高图像质量；数据集划分：采用Softmax函数进行分类，将预处理后的图像数据集划分为训练集、验证集和测试集，所述Softmax分类通过对于给定的输入x，其属于类别i的概率为：Py=i∣x=ezi∑j=1Kezj，其中Py=i∣x表示在给定输入x的条件下，输出y为类别i的概率，x表示像素值向量，y代表输出概率，zi是模型对于类别i的原始输出，K是类别的总数，∑j=1Kezj是对所有类别j的ezj进行求和，用于归一化概率分布；构建CNN模型：设计卷积神经网络结构，用于提取面部图像中的特征，所述CNN特征提取卷积层的输出计算公式为：Flk=σ∑i=1Nl−1Fl−1i∗Wlik+blk，其中：Flk表示在第i个l层的第i个k个特征图的输出；σ是一个激活函数，用于引入非线性特性；∑i=1Nl−1表示对前一层的所有特征图进行卷积操作，并将结果求和；Fl−1i表示第i个l-1层的第i个特征图；Wlik表示连接第i个l-1层的第i个特征图和第i个l层的第i个k个特征图的卷积核；∗表示卷积操作；blk是第i个l层的第i个k个神经元的偏置项；模型训练：使用训练集对CNN模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数；模型评估与优化：使用验证集评估模型的性能，根据评估结果进行模型调优；情绪识别：将预处理后的面部图像输入到预先训练好的CNN模型中，模型会输出每个表情类别的概率分布，对于预处理后的图像Rpreprocessed，表情识别表示为：P=ModelInferenceRpreprocessed，其中P是一个概率分布向量，表示不同表情类别的可能性；ModelInference为构造函数。

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