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申请/专利权人:京彩未来智能科技股份有限公司
摘要:本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及基于AIOT的智慧社区智能监测方法及系统,包括:获取摄像机采集的社区内视频,得到处理后视频;得到每帧图像中每个像素点的特异性;获取每帧图像的待检测视频;得到每帧图像中每个像素点属于目标区域的可能性,得到若干动态目标区域;得到每个动态目标区域中每一个像素点的特征值;得到每个动态目标区域在每帧图像中每个像素点的重叠边缘可能性;得到若干个组合区域;得到每个动态目标区域的最佳阈值;根据预设第一阈值以及最佳阈值对动态目标区域进行分割。本发明对相邻帧图像内像素点的特征变化进行分析,识别动态目标区域并分割其重叠部分,从而提高了目标跟踪的准确性。
主权项:1.基于AIOT的智慧社区智能监测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取摄像机采集的社区内视频,并将社区内视频中的每一帧的图像进行预处理,得到处理后视频;根据处理后视频的帧数及不同帧图像中相同位置的像素点的灰度值,得到每帧图像中每个像素点的特异性;获取每帧图像的待检测视频;根据每帧图像中每个像素点的特异性、待检测视频的帧数及相邻帧图像中像素点的灰度差异,得到每帧图像中每个像素点属于目标区域的可能性,进而得到若干动态目标区域;预设第一边长并获取每个动态目标区域中每一个像素点的窗口;根据每个动态目标区域中每一个像素点的窗口中像素点的特异性及属于目标区域的可能性,得到每个动态目标区域中每一个像素点的特征值;基于动态目标区域在连续多帧图像中像素点的特征值变化,得到每个动态目标区域在每帧图像中每个像素点的重叠边缘可能性;基于像素点的重叠边缘可能性,预设自适应阈值并获取每个自适应阈值下的重叠边缘的像素点,进而得到若干个组合区域;根据每个动态目标区域中每个像素点在每个自适应阈值下的组合区域,得到每个动态目标区域的最佳阈值;根据预设第一阈值以及最佳阈值对动态目标区域进行分割。
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