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申请/专利权人：深圳中维安科技有限公司

摘要：本发明公开了一种执法记录仪的紧急状态沟通方法及系统，涉及执法记录仪技术领域，包括：执法总部接收目标执法终端紧急呼叫指令，获取执法人员状态信息；对事故严重程度评估体系中的程度指标采用等级划分程度评价标准，得到程度指标评价空间；计算各个程度指标的权重，确定指标的相对重要性；建立状态信息与事故严重等级之间的模糊规则库，根据程度指标评价空间以及执法人员状态信息计算出各程度指标的事故严重等级；将程度指标权重与程度指标的事故严重等级相乘，得到最终事故严重等级；根据最终事故严重等级与关键词下达指令。本发明通过执法者在紧急情况下的状态信息与所陈述的关键词进行指令下达，保证了紧急情况下执法指令下达的准确与快速。

主权项：1.一种执法记录仪的紧急状态沟通方法，其特征在于，包括：步骤1：执法总部接收目标执法终端紧急呼叫指令，接收到所述呼叫指令后通过所述目标执法终端采集执法人员视频信息，进一步根据所述视频信息获取状态信息，所述状态信息包括表情数据、情绪数据、晃动数据、语言数据；步骤2：对事故严重程度评估体系中的程度指标采用固定等级划分程度评价标准，得到程度指标评价空间；步骤3：基于层次分析法计算各个程度指标的权重，确定程度指标之间的相对重要性；步骤4：建立表情数据、情绪数据、晃动数据与事故严重等级之间的模糊规则库，根据程度指标评价空间以及所述状态信息计算出各程度指标的事故严重等级；步骤5：将程度指标的权重与程度指标的事故严重等级相乘，得到最终事故严重等级，所述执法总部根据所述最终事故严重等级与所述语言数据下达指令并进行支援；获取所述状态信息中的情绪数据与语言数据具体包括：获取视频信息，对所述视频信息进行分解，得到完整音频流和视频图像序列，获取所述完整音频流中除干扰音频外的音频片段，作为所述视频信息中的目标音频片段；根据所述目标音频片段的时间戳，从所述视频图像序列中获取与所述时间戳对应的目标图像序列；提取所述目标图像序列中的目标人物的所有人脸图像，将所述所有人脸图像作为所述视频信息中的人脸图像序列，所述目标音频片段包括人声片段，所述人脸图像序列包括多帧表情图像，所述人脸图像序列与所述目标音频片段对应；对所述人脸图像序列进行情绪分析，获取情绪数据，所述情绪数据用于表征所述人脸图像中人物的情绪；对所述目标音频片段进行语音分析，获取语言数据，所述语言数据用于表征所述目标音频片段中的关键词；获取所述状态信息中的表情数据具体包括：获取训练人脸图像序列，所述训练人脸图像序列包括中性表情和非中性表情在内的多帧表情图像，获取所述训练人脸图像序列的表情类型及每帧表情的表情强度；将所述中性表情分别与所述非中性表情组合，获取训练样本对；根据所述表情类型以及所述表情强度，对所述训练样本对进行编码获得表情强度标签；采用卷积神经网络对所述训练样本对和所述表情强度标签进行训练，构建表情识别模型，将所述人脸图像序列输入所述表情识别模型得到表情数据；获取所述状态信息中的晃动数据具体包括：获得由所述目标执法终端针对执法人员采集的视频信息，确定所述视频信息中目标帧相对于参照帧的变换矩阵；所述目标帧为所述视频信息中的任意视频帧，所述参照帧包括所述视频信息中采集时刻早于所述目标帧的视频帧，基于所述变换矩阵确定所述目标执法终端的晃动程度；所述变换矩阵中至少包括仿射变换参数和平移变换参数；其中，所述仿射变换参数与所述目标帧对应的坐标系相对所述参照帧对应的坐标系之间的倍率和角度相关，所述平移变换参数与所述目标帧对应的坐标系相对所述参照帧对应的坐标系之间的位置相关；基于所述变换矩阵确定所述目标执法终端的晃动程度具体包括：基于所述变换矩阵中的所述仿射变换参数和平移变换参数，分别确定所述变换矩阵相对恒等矩阵的仿射变换差值和平移变换差值；基于所述仿射变换差值和所述平移变换差值确定所述晃动程度。

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