李川鵬 王耀福

摘 要：隨著智能化、共享化、信息化時代到來，計算機(jī)的算法已經(jīng)在各個領(lǐng)域得到應(yīng)用。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域范疇之中的深度學(xué)習(xí)理論，對車載智能健康監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計開展實踐應(yīng)用。依據(jù)深度學(xué)習(xí)DBN健康訓(xùn)練模型，可實時監(jiān)測識別駕駛員生理健康狀況數(shù)據(jù)和駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)，識別到異常數(shù)據(jù)會進(jìn)行預(yù)警提示，為駕駛員提供一層健康監(jiān)測保障系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);健康監(jiān)測;機(jī)器學(xué)習(xí)

1 引文

隨著生活節(jié)奏的不斷加快，人們對健康越來越重視，從之前的醫(yī)院治療逐漸發(fā)展成為健康監(jiān)測、預(yù)防為主。汽車作為人們生活出行的工具，隨著智能化、網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)在汽車中的應(yīng)用，汽車中加入智能健康監(jiān)測模塊成為未來的趨勢，人們在開車時就可以進(jìn)行健康生理指標(biāo)的檢測，并對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警提示，為駕駛員提供一層健康監(jiān)測保障系統(tǒng)。本系統(tǒng)可實時監(jiān)測駕駛員的身體各項生理健康狀況，通過深度學(xué)習(xí)DBN健康訓(xùn)練模型識別駕駛者是都適合駕車，避免減少因健康隱患導(dǎo)致的交通事故，如監(jiān)測到駕駛者出現(xiàn)突發(fā)健康狀況時，會迅速發(fā)送提醒消息到緊急聯(lián)系人和個人主治醫(yī)生，并撥打最近醫(yī)院救援電話，從而確保駕駛者駕車安全。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個領(lǐng)域，學(xué)習(xí)模式在于建立和模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立類似人類大腦的邏輯思維學(xué)習(xí)方式。為識別監(jiān)測到的各項生理指標(biāo)信息提供參考?；谏疃葘W(xué)習(xí)理論設(shè)計車載智能健康監(jiān)測系統(tǒng)，通過研究深度學(xué)習(xí)分析研究，對車載智能健康監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計開發(fā)，確定系統(tǒng)設(shè)計結(jié)構(gòu)體系，對DBN的訓(xùn)練模型進(jìn)行介紹，研究更精確的訓(xùn)練模型，為未來車載智能健康系統(tǒng)提供理論支撐。

2 深度學(xué)習(xí)理論

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個新領(lǐng)域方向，主要是對大量數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，分析內(nèi)在聯(lián)系、規(guī)律和層次。通過模擬大腦神經(jīng)的動態(tài)變化，通過計算機(jī)的算法實現(xiàn)。依據(jù)計算機(jī)的算法探究大腦神經(jīng)中的思考過程，利用大數(shù)據(jù)的變化模擬大腦思考過程，最終是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像、聲音和數(shù)字等數(shù)據(jù)。

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是模擬人體大腦皮層的組成結(jié)構(gòu)，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以將數(shù)據(jù)分到每一層，每一層中對數(shù)據(jù)分別進(jìn)行處理，每一層結(jié)構(gòu)都會識別并分析數(shù)據(jù)類型。分析識別是在沒由約束的情況下進(jìn)行訓(xùn)練，并將訓(xùn)練結(jié)果反饋到高一層的輸入端，并用程序去調(diào)整所有的層級，深度學(xué)習(xí)是從淺度學(xué)習(xí)發(fā)展至深度學(xué)習(xí)。DBN是深度學(xué)習(xí)的算法的一種，也是比較常用的一種算法，能夠很好的識別物體的特征依據(jù)模型開展訓(xùn)練。構(gòu)建出車載健康異常指標(biāo)診斷的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

3 車載智能健康監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

3.1 設(shè)計思路

在汽車方向盤上加入智能健康監(jiān)測系統(tǒng)，智能健康識別傳感器模塊，監(jiān)測識別身體生理健康指標(biāo)，通過wifi數(shù)據(jù)發(fā)送設(shè)備將監(jiān)測數(shù)據(jù)包傳輸至樹莓派開發(fā)板，根據(jù)深度學(xué)習(xí)DBN訓(xùn)練算法模型識別數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)反饋可以反饋到車載中央顯示屏進(jìn)行顯示，同事也可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，通過服務(wù)器端口發(fā)送到手機(jī)APP端進(jìn)行顯示。

智能傳感器模塊包括環(huán)境傳感器組和生理健康傳感器組。駕駛員取車前，環(huán)境傳感器組會將車內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)發(fā)送給到手機(jī)APP中，如出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，在APP端可選擇遠(yuǎn)程啟動車輛，打開空氣清潔系統(tǒng)、外循環(huán)系統(tǒng)，從而保證駕駛者在上車時能保持良好的車內(nèi)環(huán)境。駕駛員打開車門，進(jìn)入駕駛座后環(huán)境傳感器組中乙醇傳感器會自動識別駕駛者是否處于酒駕狀態(tài)，如識別到酒精濃度過高處于酒駕狀態(tài)，則車輛自動強(qiáng)制熄火。駕駛員在正常行駛時，手放在生理健康識別區(qū)時，系統(tǒng)會實時自動監(jiān)測駕駛員的生理數(shù)據(jù)，如出現(xiàn)異常生理數(shù)據(jù)時，會觸發(fā)報警器、語音系統(tǒng)會自動播報異常生理數(shù)據(jù)，并將異常數(shù)據(jù)反饋到中央大屏和手機(jī)APP端提醒駕駛者。

3.2 系統(tǒng)設(shè)計

本系統(tǒng)是裝配在方向盤上，駕駛員在上車后，將手放在方向盤智能硬件識別區(qū)，識別區(qū)中傳感器可以實時監(jiān)測并輸出生理和環(huán)境感應(yīng)數(shù)值，智能終端控制單元可以將感應(yīng)數(shù)值對比識別和存儲;調(diào)節(jié)單元可以根據(jù)控制模塊自動調(diào)節(jié);控制模塊通過wifi/5G將生理和環(huán)境特征數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫朔?wù)器，服務(wù)器將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在用戶APP上，出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，用戶APP端會觸發(fā)報警模塊，用戶沒有對報警模塊處理時，系統(tǒng)會自動將數(shù)據(jù)傳輸給緊急聯(lián)系人和私人醫(yī)生。

智能健康監(jiān)測識別單元為安裝在智能終端硬件設(shè)備包括：傳感器組模塊和樹莓派開發(fā)板。傳感器組模塊包括：紅外傳感器、多光譜傳感器、乙醇傳感器和濕度傳感器。傳感器組模塊和樹莓派開發(fā)板電性連接，紅外傳感器可以檢測人體體溫數(shù)據(jù)，并輸出體溫數(shù)值;多光譜傳感器可以檢測人體心率、血氧、微循環(huán)數(shù)據(jù)，并輸出心率、血氧、微循環(huán)數(shù)值;乙醇傳感器可以檢測駕駛環(huán)境中酒精數(shù)據(jù)，并輸出酒精含量數(shù)值;濕度傳感器可以檢測駕駛環(huán)境中濕度數(shù)據(jù)，并輸出濕度含量數(shù)值。智能健康監(jiān)測識別單元和控制單元以及用戶APP建立通訊連接，智能健康監(jiān)測識別單元設(shè)置有wifi/5G發(fā)射模塊，可將監(jiān)測識別到的數(shù)據(jù)包通過計時器或?qū)崟r傳輸?shù)娇刂茊卧?，計時器數(shù)值可在用戶APP中設(shè)置，默認(rèn)數(shù)值為10秒傳輸一次（監(jiān)測采集數(shù)據(jù)包傳輸?shù)娇刂茊卧?實時即為實時將監(jiān)測采集數(shù)據(jù)包傳輸?shù)娇刂茊卧?/p>

控制單元和調(diào)節(jié)單元，控制單元是對智能健康監(jiān)測識別單元中的監(jiān)測采集數(shù)據(jù)包和存儲單元中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比和儲存。調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)包括：空調(diào)系統(tǒng)、內(nèi)外循環(huán)系統(tǒng)、自清潔系統(tǒng)、語音系統(tǒng)和中央顯示屏系統(tǒng)。

3.3 DBN車載智能健康監(jiān)測系統(tǒng)訓(xùn)練模型

DBN在數(shù)據(jù)特征提取方面有很多應(yīng)用，智能健康監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)識別就運(yùn)用DBN進(jìn)行模型訓(xùn)練，屬于概率生成模型，通過大數(shù)據(jù)構(gòu)建觀察數(shù)據(jù)和識別標(biāo)簽之間的分布狀態(tài)，作出對應(yīng)的判斷評估[7][8]。DBN模型訓(xùn)練是不同的限制玻爾茲曼機(jī)構(gòu)成，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括一個可視層和一個隱含層，每一層之間具有連接關(guān)系，層內(nèi)沒有相互關(guān)聯(lián)。如圖1所示。

智能健康監(jiān)測系統(tǒng)中DBN訓(xùn)練模型是對不同數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別。通過不同的RBM隱含層組合而成，每一層都是單獨進(jìn)行訓(xùn)練，分別包括可視層和隱含層，底層的隱含層輸出到高一層的可視層中，高一層通過模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后通過隱含層將數(shù)據(jù)特征輸出到更高一層的可視層，通過多層訓(xùn)練最后構(gòu)成DBN訓(xùn)練模型。DBN訓(xùn)練模型方法是通過多層隱含層單訓(xùn)練，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)特征的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)方法，最后得到最優(yōu)的數(shù)據(jù)識別特征[7]。

智能健康監(jiān)測系統(tǒng)DBN訓(xùn)練模型通過在智能多傳感識別器上得到數(shù)據(jù)，發(fā)送到RBMO上面，在RBM隱含層中進(jìn)行訓(xùn)練，將數(shù)據(jù)特征發(fā)送到RBM1上的可視層中，即RBM0的發(fā)送是RBM1的接受，逐層向上訓(xùn)練，訓(xùn)練模型的最后一層中加入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做反向微調(diào)，輸出訓(xùn)練誤差，將誤差數(shù)值從高層到底層發(fā)送到每一層，對整體訓(xùn)練模型進(jìn)行細(xì)微調(diào)整，一直調(diào)整到最大模型訓(xùn)練次數(shù)，得到最優(yōu)生理健康數(shù)據(jù)狀態(tài)的識別訓(xùn)練模型，見圖2。

4 總結(jié)

隨著數(shù)字化時代的發(fā)展，在汽車中加裝智能健康監(jiān)測系統(tǒng)將成為未來的標(biāo)配，行駛期間可實時監(jiān)測駕駛員生理健康參數(shù)和車內(nèi)環(huán)境參數(shù)，并對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)警提示。為駕駛員提供一層健康監(jiān)測保障系統(tǒng)。運(yùn)用DBN訓(xùn)練模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)分析，建立人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制分析解釋定義相關(guān)數(shù)據(jù)，為識別監(jiān)測到的各項生理指標(biāo)信息提供參考。后期將研究更精確的訓(xùn)練模型，為未來車載智能健康系統(tǒng)提供理論支撐。

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