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龍圖騰網(wǎng)恭喜中南信息科技(深圳)有限公司;禹州市中南信息科技有限公司申請的專利一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能園區(qū)管理系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120032373B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510494515.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/70；該發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能園區(qū)管理系統(tǒng)是由徐琪設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能園區(qū)管理系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能園區(qū)管理系統(tǒng)，其系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和目標(biāo)檢測模塊；通過超像素分割算法對視頻數(shù)據(jù)中每幀圖像進(jìn)行超像素分割，通過訓(xùn)練好的分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對視頻數(shù)據(jù)中每幀圖像的超像素分割結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)檢測并標(biāo)記；其中，通過光流法獲得每幀圖像的光流場，根據(jù)種子點(diǎn)和待分割像素點(diǎn)的光流矢量，確定運(yùn)動模糊對顏色特征的影響程度，進(jìn)而確定三個權(quán)值，通過三個權(quán)值對待分割像素點(diǎn)與種子點(diǎn)的顏色特征距離、空間位置距離以及運(yùn)動特征距離進(jìn)行加權(quán)，構(gòu)建待分割像素點(diǎn)與種子點(diǎn)的距離度量公式。本發(fā)明提高了智能園區(qū)管理中的視頻監(jiān)控任務(wù)的目標(biāo)檢測精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能園區(qū)管理系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能園區(qū)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集園區(qū)內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于通過超像素分割算法對視頻數(shù)據(jù)中每幀圖像進(jìn)行超像素分割，獲得每幀圖像的超像素分割結(jié)果，其中，待分割像素點(diǎn)與種子點(diǎn)的距離度量公式的獲取方法包括：通過光流法獲得每幀圖像的光流場，光流場包括各像素點(diǎn)的光流矢量；根據(jù)種子點(diǎn)和待分割像素點(diǎn)的光流矢量，確定運(yùn)動模糊對顏色特征的影響程度，根據(jù)運(yùn)動模糊對顏色特征的影響程度，確定三個權(quán)值；通過三個權(quán)值對待分割像素點(diǎn)與種子點(diǎn)的顏色特征距離、空間位置距離以及運(yùn)動特征距離進(jìn)行加權(quán)，構(gòu)建待分割像素點(diǎn)與種子點(diǎn)的距離度量公式；所述根據(jù)運(yùn)動模糊對顏色特征的影響程度，確定三個權(quán)值，包括：將三個權(quán)值分別記為、和，具體的計算公式為：；；；式中，為運(yùn)動模糊對顏色特征的影響程度，為以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)；目標(biāo)檢測模塊，用于通過訓(xùn)練好的分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對視頻數(shù)據(jù)中每幀圖像的超像素分割結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)檢測并標(biāo)記。

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