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申请/专利权人：嘉兴元贝贝科技有限公司

摘要：一种基于人工智能的全天候婴儿无人监护方法及系统，包括空间环境信息识别模块、婴儿行为分析模块和婴儿行为处置模块。本发明针对特殊情况下的婴儿监护问题，利用智能相机和传感器系统采集和识别婴儿生活环境和婴儿生理状态，根据人工智能算法解析婴儿的行为并作出相应的监护措施。

主权项：1.一种基于人工智能的全天候婴儿无人监护系统，包括空间环境信息识别模块、婴儿行为分析模块和婴儿行为处置模块；系统具体运行过程描述如下：S1.根据婴儿生活空间的状况，布置第一类传感器网络，基于此采集婴儿生活空间的环境信息，依据适合婴儿生存环境的范围值，提出婴儿环境适宜度指数，对当前婴儿所处环境进行分析判断，提出偏好优化算法，对婴儿环境信息进行偏好优化，自动化机械调节当前环境以自适应婴儿的生活需求；基于第一类传感器网络，获取实时数据，对比传感器与婴儿生活环境的宜居阈值，基于判断函数，分析当前环境是否符合婴儿的生活，判断方式如下所示： 其中，表示判断函数，当变量在范围内时，取值为1，否则取值为0，所述范围根据用户所处具体情况设定，I表示婴儿环境的综合判断，判断婴儿目前所处环境是否是适宜环境，当时，表示当前所处环境为适宜环境，T代表温度，H代表湿度，A代表空气质量，L代表光照强度，婴儿环境适宜度指数E计算如下： 其中，表示婴儿环境的温度权重，表示婴儿环境的湿度权重，表示婴儿环境的空气质量权重，表示婴儿环境的光照强度权重，E用于衡量整体环境状况；不同婴儿对于环境中温度、湿度、空气质量、光照强度的喜好程度不同，提出偏好优化算法，对婴儿环境的温度权重、湿度权重、空气质量权重、光照强度权重进行自适应优化，构建权重向量，每个权重向量由婴儿环境的温度权重、湿度权重、空气质量权重、光照强度权重组成，构建权重优化网络，权重优化网络中节点表示优化权重基于组，构建目标函数表示如下： 其中，第i个优化权重基因组，表示第i个优化权重基因组下的综合环境指数，表示在第i个优化权重基因组下婴儿的舒适度，目标函数表示寻找使婴儿舒适度最大时的优化权重，在权重优化网络中的节点进行搜寻，在节点搜寻过程中，不同节点有着不同的适应度，每一轮搜寻过程，节点适应度决定节点搜寻的方向，节点适应度计算公式如下： 其中，表示第i个优化权重基因组代表节点的节点适应度，分别表示第一适应度参数、第二适应度参数，节点适应度高的节点具有高概率被搜寻到，通过搜寻优化权重基因组，进行权重自适应优化，对不同的婴儿进行自适应调节；在环境数据不符合婴儿生活的条件下，温度和湿度数据反馈给连接的空调和空气加湿器，空气质量和光照强度数据反馈给空气净化器和环境灯光，基于标准的环境数据范围智能调节婴儿生活的所需的环境因素；S2.布置第二类传感器网络，构建数据存储数据库，采集婴儿的生理数据；S3.构建婴儿行为链式数据集，在数据集中标记婴儿的行为与监护人应对措施的键值匹配，以此数据集作为婴儿健康状态分析和预测算法的训练数据；S4.基于婴儿生理监测数据，提出婴儿健康状态分析和预测算法，构建婴儿行为状态解析模型，解析当前婴儿的表达行为；基于注意力机制的卷积神经网络，分析和预测婴儿的健康状态，所述注意力机制的卷积神经网络包括卷积层，池化层和全连接层，婴儿的生理健康监测信号包括心率，体温和声音，将其时间序列数据作为输入，输入数据是一个时间序列的矩阵，记为；在卷积层中，使用卷积核对于卷积层进行卷积操作，卷积核表示为Conv3D，有多层卷积层，在不同卷积层中的神经元和其他层中局部窗口中的神经元连接，卷积操作如下： 其中，是卷积层中第m层，第n个连接的卷积操作，、分别表示第m层的误差梯度、第m-1层的误差梯度，（）是激活函数，表示第m层，第n个连接的卷积的输入数据，表示第m层，第n个连接的权重，表示第m层，第n个连接的偏置，在池化层，采用最大池化操作，设置池化窗口大小为P，池化操作如下： 其中，是婴儿生活环境中不同温度、湿度、光照强度、空气质量的组合状态概率，所述组合状态概率表示在不同的温度、湿度、光照强度、空气质量条件下组合形成的环境的概率，是婴儿三个生理监测参数的相关系数；定义注意力模块，表示为： 其中，是婴儿健康状态预测过程中的注意力权重，是婴儿健康状态预测过程中的注意力输出,是权重矩阵，它用来映射卷积层的输出；k表示输入数据的数量，表示矩阵的逐元素点乘计算，e表示自然常数，分别表示第i个和第j个卷积核；网络结构采用全连接操作，全连接层输出通过Flatten函数，损失函数采用线性计算表达，对婴儿心率、体温、声音数据进行采集，构成数据图像，基于各采集点处的数据图像斜率，进行婴儿生理状态的预测： 其中，是婴儿健康状态预测过程中的总体损失函数，是影响心率损失的权重参数矩阵，是心率数据图像斜率向量，是影响体温损失的权重参数矩阵，是体温数据图像斜率向量，是影响声音损失的权重参数矩阵，是声音数据图像斜率向量，是婴儿健康状态预测过程中的最终输出，表示婴儿健康状态信息的输入；S5.根据婴儿行为进行信息反馈，调节婴儿监护需要的资源。

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