[发明专利]一种基于机器学习的智能摄像头紧急拨号方法

权利要求书

1.一种基于机器学习的智能摄像头紧急拨号方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1，通过摄像头采集情景样本数据，摄像头内置图像处理芯片，针对特定情景样本数据进行数据的异常处理与归一化处理，运用机器学习算法的模型评估，挑选预测模型所需的训练样本与检验样本，并进行数据的硬盘存储；

S2，针对S1中的训练样本，通过机器学习算法建立智能摄像头紧急拨号的预测模型，并应用机器学习算法对预测模型进行评估和优化选择，选择出最佳预测模型；

S3，应用经机器学习算法优化后的智能摄像头紧急拨号预测模型和训练样本继续进行训练，得到智能摄像头紧急拨号最终预测模型；

S4，当摄像头监控并采集到情景图像时，先对该图像进行预处理，用以去除干扰因素，再对图像进行特征提取，将对应的特征数据放入智能摄像头紧急拨号最终预测模型，通过机器学习算法，将输入的特征数据和智能摄像头紧急拨号最终预测模型中的数据进行比对，从而得到预测结果，并通过预测结果来判断情景图像属于哪种情况，同时调用相应的通讯设备，针对已判断出的情况拨出相应的紧急号码，紧急号码根据拨打区域由近到远进行拨号，如果号码得到回应，则停止拨号，随后发送情景图像对应的地址以及原始照片到应答的通讯设备上，以供工作人员验证处理。

2.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述S2中对预测模型进行评估的方法具体为过拟合方法或者欠拟合方法。

3.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述S1中通过摄像头采集情景样本数据，具体为通过摄像头采集大量的情景样本数据并放入训练样本库中。