[發明專利]防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法、設備及存儲介質在審
| 申請號： | 201911027168.0 | 申請日： | 2019-10-27 |
| 公開（公告）號： | CN110852198A | 公開（公告）日： | 2020-02-28 |
| 發明（設計）人： | 賴香群 | 申請（專利權）人： | 恒大智慧科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市南山區前海深港合作區*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 防止 智慧 社區 寵物狗 襲擊 控制 方法 設備 存儲 介質 | ||
1.一種防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法，其特征在于，所述防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法包括：
獲取目標寵物狗的遛狗信息；
將所述遛狗信息輸入至預先訓練好的行為識別模型中進行擊行為識別處理，得到所述行為識別模型輸出的目標行為；
若所述目標行為是欲襲擊行為，則禁止所述目標寵物狗襲擊。
2.如權利要求1所述的防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法，其特征在于，在所述將所述遛狗信息輸入至預先訓練好的行為識別模型中進行擊行為識別處理，得到所述行為識別模型輸出的目標行為之前，所述防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法還包括：
獲取歷史遛狗信息和歷史行為作為訓練樣本；
將所述訓練樣本中的所述歷史遛狗信息輸入至深度學習模型中進行行為識別處理，得到所述深度學習模型輸出的識別結果；
調整所述深度學習模型的隱層參數，以最小化所述識別結果與所述樣本中的所述歷史行為之間的誤差；
若所述誤差滿足預設的條件，則確定隱層參數調整后的所述深度學習模型為訓練好的深度學習模型。
3.如權利要求2所述的防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法，其特征在于，在所述將所述遛狗信息輸入至預先訓練好的行為識別模型中進行擊行為識別處理，得到所述行為識別模型輸出的目標行為之后，所述防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法還包括：
判斷所述目標行為是否為非行為的信息；
若所述目標行為是非行為的信息，則將所述遛狗信息和所述目標行為確定為負樣本，所述負樣本用于更新所述深度學習模型；
若所述目標行為不是非行為的信息，則將所述遛狗信息和所述目標行為確定為正樣本，所述正樣本用于更新所述深度學習模型。
4.如權利要求1至3中任一項所述的防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法，其特征在于，所述遛狗信息包括所述目標寵物狗的狗臉圖片和所述目標寵物狗的移動速度。
5.如權利要求4所述的防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法，其特征在于，所述將所述遛狗信息輸入至預先訓練好的行為識別模型中進行擊行為識別處理，得到所述行為識別模型輸出的目標行為包括：
將所述狗臉圖片輸入至狗臉識別模型中進行狗臉識別處理，得到所述目標寵物狗的當前狗臉信息；
若所述當前狗臉信息與預設的目標狗臉信息一致，則獲取預設的速度范圍；
若所述移動速度在所述速度范圍內，則確定所述目標行為是所述欲襲擊行為。
6.如權利要求5所述的防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法，其特征在于，所述遛狗信息還包括人狗距離，其中，所述人狗距離為所述目標寵物狗與欲襲擊目標人物之間的距離，在所述確定所述目標行為是所述欲襲擊行為之前，所述防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法還包括：
獲取預設的安全距離；
若人狗距離小于或等于所述安全距離時，則執行所述確定所述目標行為是所述欲襲擊行為的步驟。
7.如權利要求5所述的防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法，其特征在于，在所述將所述狗臉圖片輸入至狗臉識別模型中進行狗臉識別處理，得到所述目標寵物狗的當前狗臉信息之前，所述防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法還包括：
對所述狗臉圖片進行圖像過濾處理，得到過濾后的所述狗臉圖片；
對過濾后的所述狗臉圖片進行歸一化處理，得到歸一化后的所述狗臉圖片。
8.如權利要求5至7中任一項所述的防止智慧社區內寵物狗襲擊的控制方法，其特征在于，所述將所述狗臉圖片輸入至狗臉識別模型中進行狗臉識別處理，得到所述目標寵物狗的當前狗臉信息包括：
采用預設的局部特征提取模型，對所述狗臉圖片進行局部特征提取，得到所述狗臉圖片對應的局部特征；
在預設的信息數據庫中，獲取與所局部特征相匹配的目標特征對應的目標信息作為所述當前狗臉信息。
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