一种基于物联网监控视频智能化处理方法与流程

专利检索2026-08-03  26


本发明涉及物联网,具体为一种基于物联网监控视频智能化处理方法。


背景技术:

1、据相关部门统计,我国每年发生近20万起交通事故,造成大量人员伤亡和财产损失。通过道路交通监控对事故进行记录,可以为相关部门提供有效案例,使相关工作人员能够及时分析事故原因、从以往的交通事故中吸取教训、生成有效的改进措施以及预案,并同时提高交通运行的效率,减少并有效的处理交通事故,而交通监控系统的实用度恰恰是其中的关键。其中,视频设备的正常运转是获得有效信息的保障。而视频质量的评估技术属于“监控运营健康状态”的重要诊断手段。目前,由于交通监控设备数量庞大,种类、寿命、批次及所处的环境差异,以及视频监控系统在采集、压缩、传输、编解码等方面的影响,使得最后得到的监控视频易存在画面异常现象。因此,设计图像质量高及高效处理的一种基于物联网监控视频智能化处理方法是很有必要的。


技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于物联网监控视频智能化处理方法,以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种基于物联网监控视频智能化处理方法,包括:

3、对交通监控视频主干网络进行设计优化处理;

4、进行主干网络的分配管理及交通监控视频图像特征提取控制;

5、对交通监控视频进行聚类分析管理;

6、对交通监控视频进行标记存储管理。

7、根据上述技术方案,所述对交通监控视频主干网络进行设计优化处理包括:

8、采用深度学习网络resnet50作为特征提取网络,进行对应的主干网络设计优化处理。

9、根据上述技术方案,所述进行主干网络的分配管理及交通监控视频图像特征提取控制包括:

10、采用深度学习网络resnet50作为特征提取网络过程中,通过注意力机制增强交通视频图像特征,并将交通视频图像特征进行分组卷积;

11、完成通监控视频主干网络进行设计优化处理后,对完成分组卷积的视频图像通过特征金字塔网络进行特征提取。

12、根据上述技术方案,所述对交通监控视频进行聚类分析管理包括:

13、通过采用k-means(用欧式距离来衡量差异)算法,对交通监控视频图像进行聚类,从而获得对应的检测框的位置信息;

14、获取到交通监控视频图像检测框的位置信息后,对检测框是否存在相交图像区域是否存在进行检测,当检测到存在相交图像区域,则判定对应的图像区域存在质量问题,否则不存在质量问题;

15、读取交通监控视频图像数据并将其进行灰度化后,对其进行归一化处理,并进一步计算图像中每个像素的梯度值,通过统计梯度直方图并进行组合,得到hog特征向量。

16、根据上述技术方案,所述对交通监控视频进行标记存储管理包括:

17、将被判定为存在质量问题及得到的hog特征向量信息进行标记后,将其传输至工作人员处,使其根据标记信息进行对应的视频图像处理;

18、将处理完成的交通监控视频进行区块链存储,有效提升视频的安全性,为后续交通事故处理提供准确的视频信息。

19、根据上述技术方案,一种基于物联网监控视频智能化处理系统,包括:

20、优化分配模块,用于对交通监控视频主干网络进行优化分配处理;

21、聚类分析模块,用于对交通监控视频进行聚类分析管理;

22、标记存储模块,用于对交通监控视频进行标记存储管理。

23、根据上述技术方案,所述优化分配模块包括:

24、主干网络模块,用于对交通监控视频主干网络进行优化管理;

25、分配管理模块,用于进行特征提取的分配处理;

26、特征提取模块,用于对交通监控视频图像特征进行提取。

27、根据上述技术方案,所述聚类分析模块包括:

28、聚类处理模块,用于对交通监控视频图像进行聚类分析;

29、检测分析模块,用于对交通监控视频图像质量进行检测分析;

30、提取处理模块,用于进行图像特征的提取处理。

31、根据上述技术方案,所述标记存储模块包括:

32、标记传输模块,用于进行视频图像信息的标记传输;

33、存储管理模块,用于进行视频图像信息的存储管理。

34、与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明,通过设置有优化分配模块、聚类分析模块与标记存储模块,可在不增加网络参数的前提下解决梯度消失的问题,有效提升交通视频图像的分析处理质量,并保证在不影响效果的前提下缩短了运行时间,提升交通监控视频的分析处理效率,使提取的交通监控视频图像特征更加精准,利于其分析处理。



技术特征:

1.一种基于物联网监控视频智能化处理方法,其特征在于:包括:

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网监控视频智能化处理方法,其特征在于:所述对交通监控视频主干网络进行设计优化处理包括:

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网监控视频智能化处理方法,其特征在于:所述进行主干网络的分配管理及交通监控视频图像特征提取控制包括:

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网监控视频智能化处理方法,其特征在于:所述对交通监控视频进行聚类分析管理包括:

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网监控视频智能化处理方法,其特征在于:所述对交通监控视频进行标记存储管理包括:

6.一种基于物联网监控视频智能化处理系统,其特征在于:包括:

7.根据权利要求6所述的一种基于物联网监控视频智能化处理系统,其特征在于:所述优化分配模块包括:

8.根据权利要求6所述的一种基于物联网监控视频智能化处理系统,其特征在于:所述聚类分析模块包括:

9.根据权利要求6所述的一种基于物联网监控视频智能化处理系统,其特征在于:所述标记存储模块包括:


技术总结
本发明公开了一种基于物联网监控视频智能化处理方法,包括:对交通监控视频主干网络进行设计优化处理;进行主干网络的分配管理及交通监控视频图像特征提取控制;对交通监控视频进行聚类分析管理;对交通监控视频进行标记存储管理。所述对交通监控视频主干网络进行设计优化处理包括:采用深度学习网络ResNet50作为特征提取网络,进行对应的主干网络设计优化处理。所述进行主干网络的分配管理及交通监控视频图像特征提取控制包括:采用深度学习网络ResNet50作为特征提取网络过程中,通过注意力机制增强交通视频图像特征,并将交通视频图像特征进行分组卷积。本发明,具有图像质量高及高效处理的特点。

技术研发人员:王倩
受保护的技术使用者:常州金梧桐智能科技有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/5/29
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