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摘要：本申请实施例涉及计算机视觉技术领域，公开了一种图像数据处理方法及系统，该方法应用于车辆视觉识别装置，该方法首先对可见光摄像头拍摄的车辆图像进行二值灰度重构、目标分割以得到目标车辆图像，如此，通过二值灰度重构，使得在保留车辆原始轮廓的情况下，达到增强目标、抑制背景的效果，从而提高目标车辆图像获取的准确性；然后再通过卷积神经网络进行特征识别以进行目标车辆类型的预识别，在预识别的识别概率较低的情况下，再通过目标车辆的热力参数进行预识别的校正或确认以得到目标识别类型。如此，大大提高了在夜晚或光线不佳的条件下车辆类型的识别准确性。
主权项：1.一种图像数据处理方法，应用于车辆视觉识别装置，所述车辆视觉识别装置包括第一摄像头以及第二摄像头，所述第一摄像头为可见光摄像头，所述第二摄像头为红外摄像头，其特征在于，所述方法包括：获取所述第一摄像头拍摄得到的目标图像，其中，所述目标图像为车辆到达离所述第一摄像头预设距离时拍摄得到的图像；将所述目标图像进行灰度化处理及灰度重构得到目标灰度图像；对所述目标灰度图像进行目标分割得到目标车辆图像；将所述目标车辆图像输入预先训练的卷积神经网络进行特征识别得到目标车辆的预识别类型及对应的识别概率，其中，所述目标车辆的预识别类型为燃油车或者电动车；在所述目标车辆的识别概率低于概率阈值的情况下，获取所述第二摄像头拍摄得到的热力序列帧图像，所述热力序列帧图像为红外摄像头在预设时长内连续拍摄得到的热力图像序列组合；根据所述热力序列帧图像确定目标车辆的热力参数；根据所述目标车辆的热力参数对所述目标车辆的预识别类型进行校正或确认。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都大学 一种图像数据处理方法及系统
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