[发明专利]基于通信及卫星技术的监控方法、装置、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202310626299.0 申请日: 2023-05-31
公开(公告)号: CN116347045B 公开(公告)日: 2023-08-15
发明(设计)人: 张冠峰 申请(专利权)人: 深圳市天龙世纪科技发展有限公司
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;H04B7/185;G06V20/40;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/80
代理公司: 深圳市育科知识产权代理有限公司 44509 代理人: 廉莹
地址: 518000 广东省深圳市龙华区大*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 通信 卫星 技术 监控 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种基于通信及卫星技术的监控方法,其特征在于,所述方法包括:

S1:利用监控设备获取目标移动设备的通信请求,根据所述通信请求与所述目标移动设备建立通信连接,获取通信连接后的所述目标移动设备的命令请求,从所述命令请求中提取出监控请求和定位请求;

S2:利用所述监控设备根据所述监控请求获取环境视频,从所述环境视频中分层取样出监控环境图集,对所述监控环境图集进行语义识别,得到加权监控语义,其中,所述从所述环境视频中分层取样出监控环境图集,包括:

S21:将所述环境视频拆分成环境帧图集,逐个选取所述环境帧图集中两个连续的帧图片组成对比帧图集;

S22:利用如下的画面变动值算法计算出所述对比帧图集中的两个帧图片之间的变动值:其中,是指所述变动值,是指所述环境帧图集中每个帧图片的像素长度,是指所述环境帧图集中每个帧图片的像素宽度,是指所述对比帧图集中的第一个帧图片中像素的最大灰度值,是指所述对比帧图集中的第一个帧图片中像素的最小灰度值,是指所述对比帧图集中的第二个帧图片中像素的最大灰度值,是指所述对比帧图集中的第二个帧图片中像素的最小灰度值,是指第个,是指第个,是指所述对比帧图集中的第一个帧图片中坐标为的像素的灰度值;

S23:根据所述变动值从所述环境帧图集中筛选出变动帧图集;

S24:按照时序对所述环境帧图集进行分层,得到多个时序帧图集;

S25:从每个所述时序帧图集中筛选出若干个帧图片组成关键帧图集,并将所述关键帧图集和所述变动帧图集汇集成监控环境图集;

S3:根据所述定位请求获取历史卫星数据,对所述历史卫星数据进行地址匹配,得到地址数据集,对所述地址数据集进行融合聚类,得到地址数据类集,对所述地址数据类集进行加权映射,得到加权中心地址集,利用预设的地图库对所述加权中心地址集进行场所匹配,得到加权定位场所集;

S4:提取出所述加权定位场所集的加权定位语义,根据所述加权监控语义和所述加权定位语义生成融合场所语义,并从所述地址数据集中筛选出所述融合场所语义对应的地址数据作为标准地址数据;

S5:根据所述环境视频和所述标准地址数据生成标准监控视频,对所述标准监控视频进行分块转码,得到监控转码,对所述监控转码进行滤波加密,得到传输转码,并将所述传输转码发送至所述目标移动设备。

2.如权利要求1所述的基于通信及卫星技术的监控方法,其特征在于,所述按照时序对所述环境帧图集进行分层,得到多个时序帧图集,包括:

按照时序对所述环境帧图集中的环境帧图片进行排序,得到环境帧图序列;

将所述环境帧图序列折中均分成两个分段帧图序列,判断所述分段帧图序列的序列长度是否大于预设的长度阈值;

若是,则利用时序较远的所述分段帧图序列生成时序帧图集,利用时序较近的所述分段帧图序列更新所述环境帧图序列,并返回所述将所述环境帧图序列折中均成两个分段帧图序列的步骤;

若否,则利用时序较远的所述分段帧图序列生成时序帧图集,结束分层。

3.如权利要求1所述的基于通信及卫星技术的监控方法,其特征在于,所述对所述监控环境图集进行语义识别,得到加权监控语义,包括:

逐个选取所述监控环境图集中的帧图片作为目标帧图片,从所述目标帧图片中提取出色彩特征;

对所述目标帧图片进行灰度化操作,得到目标灰度帧图片,对所述目标灰度帧图片进行多级下采样,得到纹理特征;

将所述色彩特征和所述纹理特征汇集成监控特征,对所述监控特征进行语义匹配,得到目标监控语义;

将所有的目标监控语义进行加权融合,得到加权监控语义。

4.如权利要求3所述的基于通信及卫星技术的监控方法,其特征在于,所述对所述目标灰度帧图片进行多级下采样,得到纹理特征,包括:

利用预设的残差块对所述目标灰度帧图片进行逐层卷积,得到上级纹理特征、中级纹理特征以及下级纹理特征;

将所述下级纹理特征上采样成下级采样特征,将所述下级采样特征和所述中级纹理特征拼接成中级融合特征;

将所述中级融合特征上采样成上级采样特征,将所述上级采样特征和所述上级纹理特征拼接成上级融合特征;

将所述下级纹理特征、所述中级融合特征和所述上级融合特征汇集成纹理特征。

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