【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及影像处理相关，具体为一种基于物联网的影像处理系统。
技术介绍
1、随着物联网（iot）技术的不断发展，越来越多的物联网设备（如夜间监控摄像头、环境监测设备等）被广泛应用于各类场景，这些设备通过传感器采集图像和视频数据，供进一步分析与处理。
2、在低光环境下，物联网设备（如夜间监控摄像头）所采集的影像数据常常受到较为严重的噪声影响，如高斯噪声、色彩失真等，这些噪声不仅影响影像的清晰度和可用性，还可能造成画质的劣化，使得物联网设备在夜间工作时无法提供高质量的影像数据。
3、传统的降噪算法通常在边缘端直接进行处理，但这种方式容易导致细节丢失，尤其是在边缘和纹理部分的模糊，而如果通过云端进行处理，虽然能够提供更强大的计算能力，但由于传输延迟的存在，无法实现实时优化，从而影响系统的效率与准确性。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的缺陷，本专利技术提供一种基于物联网的影像处理系统。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了如下的技术方案：
...【技术保护点】
1.一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，包括多光谱传感器集成模块、影像特征提取模块、边缘计算模块、云计算指导模块、动态任务调度模块以及边缘-云反馈闭环模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，所述影像特征提取模块包括高频细节增强网络、语义分割网络以及跨模态注意力单元；
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，所述跨模态注意力单元的融合公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，跨模态注意力单元中的融合权重α的计算公式为：
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，包括多光谱传感器集成模块、影像特征提取模块、边缘计算模块、云计算指导模块、动态任务调度模块以及边缘-云反馈闭环模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，所述影像特征提取模块包括高频细节增强网络、语义分割网络以及跨模态注意力单元；
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，所述跨模态注意力单元的融合公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，跨模态注意力单元中的融合权重α的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的影像处理系统，其特征在于，边缘计算模块通过层剪枝策略减少不必要的计算量，且仅保留对红外特征敏感的通道，保留率大于85%。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨智，孟倩蕾，
申请(专利权)人：深圳市聚芯影像有限公司，
类型：发明
国别省市：
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