[发明专利]场景的识别方法及装置

权利要求书

1.一种场景的识别方法，其特征在于，包括：

通过摄像头获取安全门外的第一场景，其中，所述摄像头设置于所述安全门上；

使用机器学习模型获取与所述第一场景具有关联关系的第一控制指令，其中，所述机器学习模型是使用第一样本信息作为原始模型的输入信息对所述原始模型进行训练得到的模型，所述第一样本信息包括第一规则和多组场景，其中，所述第一规则是用于依据所述场景识别出控制指令的规则；

执行所述第一控制指令对应的操作；

其中，所述第一规则是针对所述原始模型的多层的规则，所述原始模型的每一层依据一个所述第一规则进行一个信息的识别，所述原始模型的第一层依据对应的第一规则识别所述多组场景中是否存在人物，所述原始模型的第二层依据对应的第一规则识别所述多组场景中的人物是否拿有撬锁工具或者可疑包裹；

使用所述机器学习模型获取与所述第一场景具有关联关系的所述第一控制指令之前，所述方法还包括：

步骤一，将所述第一样本信息的多组场景作为输入信息输入所述原始模型，在所述原始模型中依据所述第一规则对所述多组场景进行识别，获取识别结果；

步骤二，依据所述第一样本信息的多组场景实际对应的控制指令，校验所述识别结果，获取识别准确率；

步骤三，在所述识别准确率低于阈值的情况下，调整所述原始模型；

步骤四，重复执行所述步骤一至步骤三直至所述识别准确率高于阈值，输出模型作为所述机器学习模型；

其中，调整所述原始模型，包括：调整所述原始模型的每层的系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用机器学习模型获取与所述第一场景具有关联关系的第一控制指令，包括：

通过所述机器学习模型获取所述第一场景归属的场景分类；

将所述场景分类对应的控制指令为所述第一控制指令。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述机器学习模型获取所述第一场景归属的场景分类，包括：

获取所述第一场景中包括的第一图像特征，以及获取所述第一样本信息中第二场景的第二图像特征；

在所述第一图像特征与所述第二图像特征的特征相似度大于阈值的情况下，将所述第二场景归属的场景分类作为所述第一场景归属的场景分类。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述机器学习模型获取所述第一场景归属的场景分类，包括：

在未能获取与所述第一场景归属的场景分类的情况下，输出所述第一场景至用户界面；

通过所述用户界面获取分类指令，依据所述分类指令获取所述第一场景归属的第一分类和第一控制指令。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述用户界面获取分类指令，依据所述分类指令获取所述第一场景归属的第一分类和第一控制指令之后，包括：

依据所述第一分类和所述第一控制指令作为所述机器学习模型的输入信息，更新所述机器学习模型。