申请/专利权人：福建南亿智能科技有限公司

申请日：2024-03-07

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117854011A

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V20/40;G06V10/75;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明提供一种智能AI摄像头识别对比方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：根据所述光流特征，获取目标的运动状态和运动轨迹；根据所述运动状态以及运动轨迹，获取预测位置；计算预测位置与实际位置之间的距离和角度；根据预测位置与实际位置之间的距离和角度，以及预设的匹配代价矩阵，以计算用于衡量预测位置与实际位置之间相似度的匹配代价；根据所述匹配代价，利用匈牙利算法求解最终的匹配，以得到最终的目标位置；将最终的目标位置与预设的数据库中的位置进行对比，以得到对比结果。本发明能够更准确地捕捉目标的动态变化，从而提高目标识别的精度。

主权项：1.一种智能AI摄像头识别对比方法，其特征在于，所述方法包括：提取原始图像中的目标特征，包括：对原始图像通过进行初步处理，以得到初步处理图像，其中，是原始图像数据，是白化矩阵，M和N分别代表图像的行数和列数，i和j是索引变量，和l是索引变量，是原始图像数据中的一个元素，表示原始图像数据中位于第i行和第j列的像素值，是原始图像数据中的一个元素，表示原始图像数据中位于第行和第l列的像素值；对初步处理图像通过进行滤波，以得到滤波数据，其中，和是空间坐标，表示图像中的像素位置，是高斯滤波器的标准差，是高斯滤波器的权重系数，是拉普拉斯滤波器的权重系数；根据滤波数据，通过进行目标提取，以得到目标特征，其中，表示输出特征图上位置i，j的值，K是卷积核，卷积核K的尺寸是M×N，m和n是卷积核K的索引，和表示卷积操作中的空间位置，是卷积核K中的一个元素，表示卷积核中位于第m行和第n列的权重值；对所述目标特征中的目标区域进行角点检测，以提取光流特征；根据所述光流特征，获取目标的运动状态和运动轨迹；根据所述运动状态以及运动轨迹，获取预测位置；计算预测位置与实际位置之间的距离和角度；根据预测位置与实际位置之间的距离和角度，以及预设的匹配代价矩阵，以计算用于衡量预测位置与实际位置之间相似度的匹配代价；根据所述匹配代价，利用匈牙利算法求解最终的匹配，以得到最终的目标位置；将最终的目标位置与预设的数据库中的位置进行对比，以得到对比结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福建南亿智能科技有限公司 一种智能AI摄像头识别对比方法及系统

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