[發明專利]一種智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法及系統

在審

• 申請號: 202110018413.2
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112784478A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 李琳琳
• 申請（專利權）人: 李琳琳
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市多智匯新知識產權代理事務所(普通合伙) 44472
• 代理人: 魯華

1.一種智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

第一步：智能門鈴根據設定的采集規則采集用戶門口的畫面數據信息；

第二步：對采集的畫面數據信息中物體根據選定的識別規則進行識別并標定；

第三步：將標定數據上傳至云端的算法訓練服務器進行算法訓練，將訓練好的算法下發至智能門鈴。

2.根據權利要求1所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法，其特征在于，所述第一步中，所述采集規則包括一組或多組采集起始時間。

3.根據權利要求1所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法，其特征在于，所述第一步中，所述采集規則還包括鏡頭轉向動作和/或鏡頭調整參數。

4.根據權利要求1-3任一所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法，其特征在于，所述第二步中，所述識別規則包括由人工標定；選擇由人工標定時，由用戶自行對畫面數據信息中物體進行標定類型。

5.根據權利要求4所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法，其特征在于，所述第二步中，所述識別規則還包括由機器自行識別；選擇由機器自行識別時，通過AI圖像識別算法獲取畫面數據信息中物體輪廓數據，與輪廓數據庫匹配后獲得物體類型并進行標定。

6.根據權利要求5所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法，其特征在于，所述第二步中，選擇由機器自行識別時，還包括方法：由人工對標定信息進行復核。

7.根據權利要求1-3任一所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法，其特征在于，所述第三步中，標定數據上傳時附帶智能門鈴的唯一標識信息，將訓練好的算法下發至智能門鈴時根據所述唯一標識信息進行識別區分。

8.一種智能門鈴AI場景自學習訓練建模系統，根據權利要求1-7任一所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模方法，其特征在于，包括智能門鈴和云端服務器；

所述智能門鈴包括畫面采集模塊、物體標定模塊和通訊模塊；所述云端服務器包括算法訓練服務器和收發模塊；

所述畫面采集模塊，用于根據設定的采集規則采集用戶門口的畫面數據信息；

所述物體標定模塊，用于對所述畫面采集模塊采集的畫面數據信息中物體根據選定的識別規則進行識別并標定；

所述通訊模塊，用于與所述云端服務器數據通訊；

所述算法訓練服務器，用于將接收到的標定數據進行算法訓練生成算法；

所述收發模塊，用于接收標定數據以及將將訓練好的算法下發至智能門鈴。

9.根據權利要求8所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模系統，其特征在于，所述采集規則包括一組或多組采集起始時間，所述采集規則還包括鏡頭轉向動作和/或鏡頭調整參數。

10.根據權利要求8所述的智能門鈴AI場景自學習訓練建模系統，其特征在于，所述識別規則包括由人工標定和由機器自行識別；

選擇由人工標定時，由用戶自行對畫面數據信息中物體進行標定類型；

選擇由機器自行識別時，通過AI圖像識別算法獲取畫面數據信息中物體輪廓數據，與輪廓數據庫匹配后獲得物體類型并進行標定。