【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的车载视频监控管理系统
[0001]本专利技术涉及使用直方图技术的图像增强
，具体涉及一种基于人工智能的车载视频监控管理系统。
技术介绍
[0002]车载行车记录仪在记录夜间行车道路情况时，由于夜晚环境亮度较暗，获取到的视频图像中有部分细节不清晰，因此，为保证行驶安全，需要对行车前方道路视频图像进行图像增强。直方图均衡化是常用的图像增强手段之一，包括根据图像得到灰度直方图，然后根据灰度直方图以及图像中各个像素点的灰度值，对图像进行增强，得到增强后的图像。但是现有的基于直方图均衡化的图像增强技术中的灰度直方图的获取方式为：通过灰度直方图裁剪规则获取裁剪量，然后根据将裁剪量按照固有的补入方式补入其他相关灰度值的直方图中。但是，由于行车前方道路视频图像中存在来往车灯、路灯以及街边商铺的灯光等强光照区域，因此，采用现有的基于直方图均衡化的图像增强技术中的灰度直方图的获取方式，以及后续的图像增强技术，会出现如下情况：除了对行车前方道路视频图像中较暗区域进行增强之外，往往还会增强图像中的来往车灯、路灯以及街边商铺灯...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的车载视频监控管理系统，其特征在于，包括：光照区域划分模块，用于对车载行车记录仪目标图像进行处理，得到第一光照区域和第二光照区域，所述第一光照区域表征的光照强于第二光照区域表征的光照，并获取分别与所述第一光照区域和所述第二光照区域相对应的第一区域直方图和第二区域直方图；直方图裁剪模块，用于对所述第一区域直方图进行裁剪处理，得到裁剪总量以及裁剪后的第一区域目标直方图；区域灰度差异程度获取模块，用于根据反映第一光照区域和第二光照区域的整体灰度程度差异的灰度程度差异特征值，以及反映第一光照区域和第二光照区域的整体数量特征值，得到区域灰度差异程度；灰度分配程度获取模块，用于基于所述区域灰度差异程度，以及反映所述第二光照区域整体面积的面积特征值，得到灰度分配程度；直方图调整模块，用于基于所述第二区域直方图、所述灰度分配程度和所述裁剪总量，对所述第二区域直方图进行调整，得到第二区域目标直方图；以及直方图整合模块，用于整合所述第一区域目标直方图和第二区域目标直方图，得到图像目标直方图，以指示对所述车载行车记录仪目标图像进行增强。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的车载视频监控管理系统，其特征在于，所述基于所述第二区域直方图、所述灰度分配程度和所述裁剪总量，对所述第二区域直方图进行调整，得到第二区域目标直方图，包括：根据所述灰度分配程度和所述裁剪总量，得到需要分配给第二光照区域的分配总量；将所述第二区域直方图中的任意一个灰度值定义为目标灰度值，获取所述目标灰度值的像素量在所述第二光照区域中的占比，将数值1减去该占比后再归一化，得到分配目标占比；根据所述分配总量和所述分配目标占比，得到所述目标灰度值对应的目标分配量；根据所述第二区域直方图中的各灰度值的目标分配量，得到所述第二区域目标直方图。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的车载视频监控管理系统，其特征在于，根据所述灰度分配程度和所述裁剪总量，得到需要分配给第二光照区域的分配总量，包括：将所述灰度分配程度乘以所述裁剪总量，得到的乘积为所述分配总量；根据所述分配总量和所述分配目标占比，得到所述目标灰度值对应的目标分配量，包括：将所述分配总量乘以所述分配目标占比，得到的乘积为所述目标灰度值对应的目标分配量。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的车载视频监控管理系统，其特征在于，所述对车载行车记录仪目标图像进行处理，得到第一光照区域和第二光照区域，包括：获取所述车载行车记录仪目标图像中的灰度变化均匀区域；将所述灰度变化均匀区域划分为所述第一光照区域和第二光照区域。5.根据权利要求4所述的基于人工智能的车载视频监控管理系统，其特征在于，获取所述车载行车记录仪目标图像中的灰度变化均匀区域，包括：任选所述车载行车记录仪目标图像中的一个像素点为初始点，采用预设的选取过程获
取得到灰度变化均匀区域；所述预设的选取过程，包括：以所述初始点为中心，在各个预设方向上获取与所述初始点的灰度值差值绝对值小于预设灰度变化阈值的像素点，直至首次出现灰度值差值绝对值大于或者等于预设灰度变化阈值的像素点，结束对应预设方向的像素点选取，获取得到的像素点以及初始点构成灰度变化均匀区域；在所述车载行车记录仪目标图像中且在已获取得到的灰度变化均匀区域之外，再次任选一个...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳宪雷，贾素芬，张肖会，李海英，
申请(专利权)人：山东广汇安通物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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