[发明专利]基于执法记录仪的信息采集方法及执法记录仪

说明书

本发明涉及执法记录的技术领域，尤其是涉及一种基于执法记录仪的信息采集方法及执法记录仪，基于执法记录仪的信息采集方法包括：接收语音信息；根据语音信息推理出事故类型；根据事故类型匹配对应的一种或多种事故要素；根据事故要素在视频流数据中筛选出要素图像，并将要素图像与事故要素相关联，所述视频流数据由安装在执法记录仪上的摄像头拍摄所得。本申请具有便于执法人员较为方便地查找相关数据的效果。

技术领域

本发明涉及执法记录的技术领域，尤其是涉及一种基于执法记录仪的信息采集方法及执法记录仪。

背景技术

执法记录仪又称单警执法视音频记录仪。集数码摄像、数码照相、对讲送话器功能于一身，能够对执法过程中进行动态、静态的现场情况数字化记录，便于执法人员在各种环境中执法使用。

发明人认为，执法记录仪所采集的视频、照片文件普遍仅提供简单的预览，对于取证产生的视频文件、照片文件中存在的大量车牌信息，执法人员需要到海量的视频文件、照片文件中去逐一筛选查找，使用极为不便。

发明内容

为了便于执法人员较为方便地查找相关数据，本申请提供一种基于执法记录仪的信息采集方法及执法记录仪。

本申请的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

一种基于执法记录仪的信息采集方法，包括：

接收语音信息；

根据语音信息推理出事故类型；

根据事故类型匹配对应的一种或多种事故要素；

根据事故要素在视频流数据中筛选出要素图像，并将要素图像与事故要素相关联，所述视频流数据由安装在执法记录仪上的摄像头拍摄所得。

通过采用上述技术方案，执法记录仪接收佩戴者的语音信息，然后对语音信息进行推理，得出事故类型，然后根据推理出的事故类型匹配对应的事故要素，然后根据事故要素，在视频流数据中筛选出对应的要素图像，并且将这些要素图像和事故相关联，从而实现对相关数据进行筛选，从而便于执法人员较为方便地查找相关数据。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据事故要素在视频流数据中筛选出与事故要素相关联的要素图像包括：

获取终止信息，将获取到终止信息时的视频流数据中的一帧图像作为终止帧图像；

根据事故要素匹配对应的神经网络模型；

根据所述神经网络模型对视频流数据中的图像进行分析以标记出每帧图像中的对应事故要素的特征区域；

将视频流数据中直至终止帧图像的图像中按时序筛选出一帧或多帧图像，多帧图像按时序排序时，最后一帧图像为终止帧图像。

通过采用上述技术方案，获取到终止信息时，表明事故处理完成，则将同一时间节点的一帧图像作为终止帧图像，然后根据事故要素，匹配对应的神经网络模型，然后通过神经网络模型对视频流数据中的图像进行分析，并标记出每帧图像中的对应事故要素的特征区域，将视频流数据中直至终止帧图像的图像中按时序筛选出一帧或多帧图像，多帧图像的最后一帧图像为终止帧图像，且多帧图像中特征区域的面积变化满足由小逐渐增大至大，再由大逐渐减小至小，从而能够通过多帧图像较为清晰地了解事故事态发展过程，从而便于执法人员较为方便地查找相关数据。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：在获取到触发信号的情况下，接收语音信息。

通过采用上述技术方案，执法记录仪只有在获取到触发信号的情况下，才开始接收语音信息，从而能够节约电能，减轻处理压力。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据语音信息推理出事故类型包括：

将所述语音信息输入预先训练好的神经网络模型，所述神经网络模型对所述语音信息进行推理生成事故类型。

通过采用上述技术方案，神经网络模型对语音信息进行推理，从而能够较为精确地确定事故类型。