[发明专利]一种监控性能好的远程监控系统在审
申请号: | 201710401662.3 | 申请日: | 2017-05-31 |
公开(公告)号: | CN107147874A | 公开(公告)日: | 2017-09-08 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 深圳众厉电力科技有限公司 |
主分类号: | H04N7/18 | 分类号: | H04N7/18;H04L29/08;G06K9/46 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区南*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 监控 性能 远程 系统 | ||
1.一种监控性能好的远程监控系统,其特征在于,包括监控装置、远程控制模块、客户终端和中央处理模块,所述监控装置、远程控制模块和客户终端均通过互联网与中央处理模块连接,所述监控装置用于获取监控信息,并将所述监控信息传输至中央处理模块,所述远程控制模块通过中央处理器接收并存储所述监控信息,且能够根据用户需求通过中央处理模块向客户终端输出所述监控信息,所述客户终端能够接收所述监控信息,并显示所述监控信息。
2.根据权利要求1所述的监控性能好的远程监控系统,其特征在于,所述远程控制模块包括源服务器和与所述源服务器相连的边缘服务器,所述源服务器用于接收所述监控信息,对所述边缘服务器进行管理,所述边缘服务器包括本地边缘服务器和异地边缘服务器,所述本地边缘服务器与所述源服务器相连,所述异地边缘服务器通过互联网与所述源服务器相连。
3.根据权利要求2所述的监控性能好的远程监控系统,其特征在于,所述监控装置包括摄像头和与摄像头相连的图像处理装置,所述摄像头为高清摄像头。
4.根据权利要求3所述的监控性能好的远程监控系统,其特征在于,所述图像处理装置包括区域一次生成单元、区域二次生成单元和评价单元,所述区域一次生成单元用于通过眼动仪获取图像的第一感兴趣区域,所述区域二次生成单元用于获取图像的第二感兴趣区域,所述评价单元用于根据第一感兴趣区域对第二感兴趣区域进行评价。
5.根据权利要求4所述的监控性能好的远程监控系统,其特征在于,所述区域二次生成单元包括特征子单元、显著图子单元和感兴趣区域子单元,所述特征子单元用于提取图像的颜色特征和纹理特征,所述显著图子单元用于根据图像的特征生成图像的特征显著图,所述感兴趣区域子单元用于根据特征显著图生成图像的第二感兴趣区域。
6.根据权利要求5所述的监控性能好的远程监控系统,其特征在于,通过以下步骤提取所述颜色特征:步骤1、将图像转换为HSV模式;通过下式提取颜色特征:在式子里,bhd(x,y)表示图像位于像素点(x,y)的饱和度,bhd表示图像饱和度均值,ld(x,y)表示图像位于像素点(x,y)的亮度,ld表示图像亮度均值,QK(x,y)表示图像的颜色特征;
步骤2、将像素值的范围归一化到[0,255],得到图像的颜色特征图;
通过以下步骤提取所述纹理特征:步骤1、使用Gabor滤波器组提取图像5个尺度8个方向上的纹理特征,得到图像的40幅纹理图;
步骤2、对所述的40幅纹理图进行归一化,然后以相等权重对40幅纹理图进行叠加,得到最终的纹理特征图。
7.根据权利要求6所述的监控性能好的远程监控系统,其特征在于,具体通过以下步骤生成所述图像的特征显著图:步骤1、根据颜色特征图和纹理特征图,采用ITTI视觉感知模型得到相应的颜色显著图和纹理显著图;
步骤2、采用下式确定图像的特征显著图:RL=GP2+BZ2,在式子里,GP表示图像的颜色显著图,BZ表示图像的纹理显著图,EU表示图像的特征显著图;
具体采用以下方式生成图像的第二感兴趣区域:将像素值的范围归一化到[0,255]的范围,设定阈值T,提取像素值大于T的像素点,得到图像的第二感兴趣区域。
8.根据权利要求7所述的监控性能好的远程监控系统,其特征在于,所述评价单元包括初次评价子单元、再次评价子单元、最终评价子单元,所述初次评价子单元对第二感兴趣区域进行初次评价,获取初次评价值,所述再次评价子单元对第二感兴趣区域进行再次评价,获取再次评价值,所述最终评价子单元根据初次评价值和再次评价值对第二感兴趣区域进行最终评价,得到最终评价值;
具体采用初次评价值对所述第二感兴趣区域进行初次评价,初次评价值HQ1采用下式计算:在式子里,M表示图像中包含的像素个数,FV表示第二感兴趣区域,CF表示第一感兴趣区域,dei和dyi分别表示第二感兴趣区域和第一感兴趣区域第i个像素点对应的像素值;
具体采用再次评价值对所述第二感兴趣区域进行再次评价,再次评价值HQ2采用下式计算:在式子里,h和w分别表示是图像的高度和宽度;
具体采用最终评价值对所述第二感兴趣区域进行最终评价,最终评价值HQc采用下式计算:PA=HQ1+HQ2,TZ=HQ1×HQ2,最终评价值越大,则第二感兴趣区域提取越准确。
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