[发明专利]一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法

权利要求书

1.一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于，包括以下几个主要处理环节：

1.1组建外围条件和具体场景类型相对应的【外围条件】场景数据库；

1.2测定当前手机拍摄所处的外围条件的实时数据；

1.3从【外围条件】场景数据库中获取当前外围条件数据对应的场景类型，作为当前拍摄可能存在的场景类型数据；

1.4与取景画面特征分析比对所获取的场景类型数据进行匹配运算，筛选出最符合当前拍摄场合和客观现实的场景类型；

1.5在【画面特征】场景识别结果失效时，【外围条件】场景识别机能提供候补的人机交互场景类型选项，并将正确的场景类型补充到【画面特征】场景数据库；

1.6在最终场景识别结果出现失误时，系统提供人机交互场景类型选项进行修正确认，并将正确的场景类型数据分别覆盖到【画面特征】场景数据库和【外围条件】场景数据库中对应的失误数据。

2.根据权利要求1所述的一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于：1.1外围条件包括但不仅限于地理位置、日期时间、风俗节日、季节气候、天气状况、温度湿度、海拔气压、拍摄方位、拍摄视角、移动速度、环境声源等。

3.根据权利要求1所述的一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于：1.2外围条件的测定和数据读取可以通过手机的定位系统、日期日历和时间系统、实时的天气预报系统、内置或外置的各类方位、声音、温度、湿度等传感器、外挂的智能手环传感等，获得地理位置、日期时间、风俗节日、季节气候、天气状况、温度湿度、海拔气压、拍摄方位、拍摄视角、移动速度、环境声源等各方面的实时数据。

4.根据权利要求1所述的一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于：1.3由多项外围条件各自对应的场景类型进行匹配运算后确认的当前拍摄可能存在的场景类型可以是一个单一的场景类型，也可以是多个场景类型的组合。

5.根据权利要求1所述的一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于：1.4与取景画面特征分析比对所获取的场景类型数据进行匹配运算后确定的最终的场景识别结果可以是一个单一的场景类型，也可以是包含多个场景的、描述更为准确的多重场景类型。

6.根据权利要求1所述的一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于：1.5【外围条件】场景识别机能提供的候补场景类型选项来源于通过【外围条件】场景识别所获得的当前拍摄可能存在的场景类型，在通过人工筛选确认后，作为当前拍摄的最终场景识别结果，同时与当前获得的画面特征数据一起，写入【画面特征】场景数据库。

7.根据权利要求1所述的一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于：1.6当【画面特征】场景识别正确而【外围条件】场景识别判断它为不正确时，人工介入指定此场景类型作为当前拍摄的最终场景类型，系统将此场景类型汇同当前外围条件数据写入【外围条件】场景数据库。

8.根据权利要求1所述的一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于：1.6当【画面特征】场景识别不正确而【外围条件】场景识别判断它为正确时，人工介入指定新的正确的场景类型作为当前拍摄的最终场景类型，并将此新的正确的场景类型汇同当前的画面特征数据覆盖到【画面特征】场景数据库中对应的旧数据，同时还将此新的正确的场景类型汇同当前的外围条件数据写入【外围条件】场景数据库。

9.根据权利要求1所述的一种提高Ai智慧摄影场景识别准确率的实现方法，其特征在于：【画面特征】场景数据库和【外围条件】场景数据库可以采用现场识别现场修补的方式进行实时的自我更新，也可以通过人工的数据采集、数据输入进行后台数据库的更新。