[發明專利]一種基于機器學習的智能攝像頭緊急撥號方法

在審

• 申請號: 201711032604.4
• 申請日: 2017-10-30
• 公開（公告）號: CN108062509A
• 公開（公告）日: 2018-05-22
• 發明（設計）人: 楊文杰;周志剛;張學習
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;H04N7/18
• 代理公司: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 杜鵬飛;楊曉松

1.一種基于機器學習的智能攝像頭緊急撥號方法，其特征在于，包括下述步驟：

S1，通過攝像頭采集情景樣本數據，攝像頭內置圖像處理芯片，針對特定情景樣本數據進行數據的異常處理與歸一化處理，運用機器學習算法的模型評估，挑選預測模型所需的訓練樣本與檢驗樣本，并進行數據的硬盤存儲；

S2，針對S1中的訓練樣本，通過機器學習算法建立智能攝像頭緊急撥號的預測模型，并應用機器學習算法對預測模型進行評估和優化選擇，選擇出最佳預測模型；

S3，應用經機器學習算法優化后的智能攝像頭緊急撥號預測模型和訓練樣本繼續進行訓練，得到智能攝像頭緊急撥號最終預測模型；

S4，當攝像頭監控并采集到情景圖像時，先對該圖像進行預處理，用以去除干擾因素，再對圖像進行特征提取，將對應的特征數據放入智能攝像頭緊急撥號最終預測模型，通過機器學習算法，將輸入的特征數據和智能攝像頭緊急撥號最終預測模型中的數據進行比對，從而得到預測結果，并通過預測結果來判斷情景圖像屬于哪種情況，同時調用相應的通訊設備，針對已判斷出的情況撥出相應的緊急號碼，緊急號碼根據撥打區域由近到遠進行撥號，如果號碼得到回應，則停止撥號，隨后發送情景圖像對應的地址以及原始照片到應答的通訊設備上，以供工作人員驗證處理。

2.根據權利要求1所述的，其特征在于，所述S2中對預測模型進行評估的方法具體為過擬合方法或者欠擬合方法。

3.根據權利要求1所述的，其特征在于，所述S1中通過攝像頭采集情景樣本數據，具體為通過攝像頭采集大量的情景樣本數據并放入訓練樣本庫中。