一种基于人工智能的图像动态实时分析系统及方法技术方案

本发明专利技术属于图像处理技术领域，公开了一种基于人工智能的图像动态实时分析系统及方法，所述基于人工智能的图像动态实时分析方法包括：数据采集或导入模块进行相关图像数据的获取；数据预处理模块对获取的数据进行处理；图像数据动态分析模块获取图像的目标、主题、场景、内容及其他特征数据；图像分类模块进行图像分类；场景模型构建模块进行场景模型的构建；数据判断模块判断所需的图像数据内容；图像特征提取模块进行相应数据的提取；数据导入模块将提取的数据导入构建的场景模型中；利用可视化设备将构建的场景模型进行显示图像动态分析得到的目标、主题、场景、内容及其他特征数据。本发明专利技术能够有助于全方位的掌握图像所包含的特征点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的图像动态实时分析系统及方法
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种基于人工智能的图像动态实时分析系统及方法。
技术介绍
目前，数字图像分析技术在当今社会发挥着重要作用。随着硬件设备的性能不断攀升，图像分辨率已经越来越高。在民用领域，1080P分辨率已经普及，而在工业、科研领域往往采用更高分辨率的视频数据以达到采集更多信息的目的。数字图像处理技术已超过60年历史，随着电子计算机发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。在数字图像在各行各业开始应用之后，数字图像处理技术开始用于分析视频数据，从图像信息中提取语义信息，在一定程度上能够替代人眼观察，并且扩大了数字图像与信息技术的应用范围。数字图像分析技术在生物医学、通信工程、军事公安、航天航空、工程和工业生产等方面发挥了巨大作用。传统的数字图像分析处理技术主要是对图像进行玉藻、特征提取等常规处理，只能针对图像的纹理特征等进行单一的特征提取。通过上述分析，现有技术存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的图像动态实时分析方法，其特征在于，所述基于人工智能的图像动态实时分析方法包括以下步骤：/n步骤一，通过数据采集/导入模块利用数据接口、扫描设备或采集装置进行相关图像数据的获取；通过数据预处理模块将获取的彩色图像转换为灰度图像；/n步骤二，利用平均值法估计图像的亮度背景并在灰度图像减去以消除曝光度、亮度差别的影响；利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；/n步骤三，通过数据预处理程序将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对...

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的图像动态实时分析方法，其特征在于，所述基于人工智能的图像动态实时分析方法包括以下步骤：
步骤一，通过数据采集/导入模块利用数据接口、扫描设备或采集装置进行相关图像数据的获取；通过数据预处理模块将获取的彩色图像转换为灰度图像；
步骤二，利用平均值法估计图像的亮度背景并在灰度图像减去以消除曝光度、亮度差别的影响；利用局部秩算子，在不同参数条件下对图像进行局部秩变换，得到图像的正局部秩变换和负局部秩变换；
步骤三，通过数据预处理程序将所述正局部秩变换和负局部秩变换相加得到参数连续变化的统计局部秩特征；之后在稀疏表示的图像去噪方法的基础上，将所述统计局部秩特征作为约束条件对图像进行初次去噪；
步骤四，通过控制去噪前与去噪后图像之间所述统计局部秩特征的差异对图像进行二次去噪，实现图像噪声的去除，获得去噪后的清晰图像；
步骤五，在去噪后图像h的灰度级的直方图数组H的基础上构建直方图数组H'；将直方图数组H'与直方图数组H中各灰度级按照灰度级从大到小顺序一一对应替换，以构建新直方图数组H”；
步骤六，对步骤五构建的新直方图数组H”进行累积求和，以通过新灰度级构成新的增强图像，并对增强处理后的图像进行分割处理；
步骤七，通过图像数据动态分析模块基于人工智能技术利用图像特征提取算法分别提取图像数据目标、主题、场景、内容及其他多个不同的图像特征并获取分割后的图像数据；
步骤八，利用图像处理程序分别对包含图像目标、主题、场景、内容特征的数据以及多个分割后的图像数据进行处理，得到不同的目标、主题、场景、内容图像处理结果；
步骤九，将步骤八得到的目标、主题、场景、内容图像处理结果与原始图像数据进行图像融合，得到多个处理后的样本图像；
步骤十，利用得到的多个处理后的样本图像数据对人工神经网络模型进行训练，分别构建图像目标辨识分析模型、主题辨识分析模型、场景辨识分析模型、内容辨识分析模型；
步骤十一，利用构建得到的图像目标辨识分析模型、主题辨识分析模型、场景辨识分析模型、内容辨识分析模型分别进行图像的目标、主题、场景、内容分析；
步骤十二，通过图像分类模块基于图像的内容特征进行图像分类；图像存储模块对采集的图像数据进行存储，同时按照图像分类结果进行处理图像的分类存储；
步骤十三，通过场景模型构建模块基于得到的图像主题和场景信息进行场景模型的构建；数据判断模块基于构建的场景模型，判断所需的图像数据内容；
步骤十四，通过图像特征提取模块基于得到的所需图像数据内容从采集的图像数据中进行相应数据的提取；
步骤十五，通过数据导入模块将提取的数据导入构建的场景模型中；利用可视化设备将构建的场景模型进行显示，并显示图像动态分析得到的目标、主题、场景、内容及其他特征数据。


2.如权利要求1所述的基于人工智能的图像动态实时分析方法，其特征在于，步骤三中，所述约束条件为：



其中，为噪声图像Ii的统计局部秩特征，为滤波后初级清晰图像的统计局部秩特征，i为图像序号，k＝0,±0.01,±0.03,......。


3.如权利要求2所述的基于人工智能的图像动态实时分析方法，其特征在于，所述统计局部秩特征为：



其中，LRTpk(Ii)为正局部秩变换，LRTnk(Ii)为负局部秩变换。


4.如权利要求1所述的基于人工智能的图像动态实时分析方法，其特征在于，步骤五中，所述在去噪后图像的灰度级的直方图数组H的基础上构建直方图数组H'包括：
统计去噪后图像h的灰度级的直方图数组H，计算直方图数组H累积和；设新灰度公式，并将所述新灰度取整以构建图像h1，并统计图像h1的灰度级的直方图数组H'。


5.如权利要求1所述的基于人工智能的图像动态实时分析方法，其特征在于，步骤十中，所述人工神经网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：周康，董岩，闫强，石凯，武铁军，
申请(专利权)人：中联云港数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11