【技术实现步骤摘要】
本申请涉及深度学习，尤其涉及一种基于情景识别的家用监控系统智能场景适应方法及设备。
技术介绍
1、随着智能家居概念的兴起,家用监控系统逐渐从单一的安防功能,演化为集成多种智能服务的综合系统。传统的监控系统工作模式单一,缺乏针对不同家庭场景的适配性,无法满足用户的个性化需求。
2、近年来,计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展,使得对视频图像内容进行高层次理解和情景识别成为可能。通过分析视频画面中人物的行为活动、家居环境等语义信息,可以判断出当前的家庭生活场景,从而针对性地调整监控系统的工作策略,提供更加智能化和人性化的服务。
3、然而,实现情景识别驱动的智能监控服务仍然面临诸多技术挑战。首先,家庭环境的复杂性和多变性导致视频数据的质量参差不齐,存在光照不足、遮挡、运动模糊等各种干扰因素,给视频内容理解带来很大困难。其次,不同家庭场景的语义信息差异很大,缺乏大规模的场景标注数据用于深度学习模型的训练。此外,用户对监控系统的隐私保护和数据安全也提出了更高的要求。
4、目前,已有一些学者针对智能视频监控的各个环...
【技术保护点】
1.一种基于情景识别的家用监控系统智能场景适应方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始视频数据和所述环境传感器数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个所述候选区域对应的局部特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将预处理后的所述环境传感器数据输入至预设的特征编码器，输出所述环境传感器数据对应的时序特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括场景预测器；所述根据所述局部特征和所述时序特征进...
【技术特征摘要】
1.一种基于情景识别的家用监控系统智能场景适应方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始视频数据和所述环境传感器数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个所述候选区域对应的局部特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将预处理后的所述环境传感器数据输入至预设的特征编码器，输出所述环境传感器数据对应的时序特征，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括场景预测器；所述根据所述局部特征和所述时序特征进行融合训练，获取预测模型和所述预测模型输出的场景类型信息和环境状态信息，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：周斌，张阳，李进，黄伟军，
申请(专利权)人：珠海安士佳电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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