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申请/专利权人：淄博思创信息科技有限公司
摘要：本发明涉及视频分析技术领域，公开了一种视频智能分析方法及系统，该方法包括：使用视频采集设备采集视频，得到摄像视频；对所述摄像视频进行降噪和图像增强预处理，得到降噪且图像增强后的视频帧；利用多特征时空融合算法对所述视频帧进行融合处理，得到综合特征向量，并基于所述综合特征向量，使用分类识别算法计算得到视频分类识别结果。本发明能够保留视频帧的细节和边缘信息，提高视频的清晰度和细节保真度；确保了视频帧色彩的自然性和一致性；能够全面且准确地反映视频中的重要信息，提高了后续分类识别的准确性。
主权项：1.一种视频智能分析方法，其特征在于，包括：使用视频采集设备采集视频，得到摄像视频；对所述摄像视频进行降噪和图像增强预处理，得到降噪且图像增强后的视频帧；利用多特征时空融合算法对所述视频帧进行融合处理，得到综合特征向量，并基于所述综合特征向量，使用分类识别算法计算得到视频分类识别结果；其中，对所述摄像视频进行降噪预处理，得到降噪后的视频帧包括：利用自适应高斯滤波算法对所述摄像视频进行自适应高斯滤波降噪处理，并计算出经过适应高斯滤波后的像素值，得到适应高斯滤波降噪后的视频帧；其中，所述自适应高斯滤波算法的计算公式为： ；式中，表示经过自适应高斯滤波降噪后的第个视频帧在位置处的像素值；表示双重求和符号，计算像素的加权和；表示高斯滤波器大小的一半，定义高斯滤波器的范围为，决定高斯滤波器覆盖的像素范围；表示第个视频帧在位置处的像素值；表示像素点的横坐标；表示像素点的纵坐标；表示像素点横坐标的偏移量；表示像素点的纵坐标的偏移量；表示高斯滤波器的基本权重，决定像素在滤波过程中所占的权重；表示高斯滤波器的标准差，控制高斯滤波器的扩展范围，决定高斯滤波器的模糊程度；表示第个视频帧在位置处的梯度幅值，反映第个视频帧局部的边缘强度，用于自适应调整高斯滤波器的权重，通过索贝尔算子计算得到，表示调节参数，用于控制梯度幅值对滤波器权重的影响；表示双曲正切函数。
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权利要求：
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