[发明专利]一种城市管理图像智能识别分类系统及方法有效

专利信息
申请号: 202110549590.3 申请日: 2021-05-20
公开(公告)号: CN112989086B 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 沈鸣飞;薛晨洋;蒋晓军 申请(专利权)人: 苏州元澄科技股份有限公司
主分类号: G06F16/55 分类号: G06F16/55;G06F16/51;G06V10/764;G06V10/44;G06V10/26;G06K9/62;G06Q50/26
代理公司: 苏州衡创知识产权代理事务所(普通合伙) 32329 代理人: 张芹
地址: 215000 江苏省苏州市姑苏*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 城市管理 图像 智能 识别 分类 系统 方法
【说明书】:

发明公开了一种城市管理图像智能识别分类系统及方法,属于城市管理图像识别分类领域,目的在于解决城市管理中图像识别分类的问题,包括数据树模型和云储存模块,所述数据树模型包括数据根系、树根过滤模块、树干传输模块和树枝分类模块;所述数据根系包括第一储存器、第一处理器和若干个树根采集点,树根采集点与第一处理器相连接,通过第一储存器、第二储存器、第三储存器和第四储存器的设置,对数据进行分级储存,避免数据混乱,保障数据的安全,同时通过将压缩后的数据上传到云储存模块,再将储存器内的数据进行删除,大大的增加储存空间利用率,对云储存模块进行加密,又保证了数据的安全性。

技术领域

本发明属于城市管理图像识别分类领域;具体是一种城市管理图像智能识别分类系统及方法。

背景技术

由于城区文明建设的进程加快,市容环境整顿与提升也因此变得极其重要;近年来,越来越多的城市采用智慧城市管理系统更方便快捷来管理城市运作;不仅在一些一线城市成功实施,如北京、杭州、上海和深圳;并且大多数二线城市如重庆、青岛和济南也逐渐成为智慧城市的试用点,这些城市都相继以过硬的技术及创新实力去实现智慧城市管理。

随着城市化的进程,如今国内各主要城市的面积快速增加,城市管理的难度大大增加,各类案件激增,人工观看监控视频的效率极低,因此开发城市管理案件的智能处理是极其重要的,对城市案件的智能化处理,实现对城市案件的正确分类是重中之重。

发明内容

本发明的目的在于提供一种城市管理图像智能识别分类系统及方法,解决城市管理中图像识别分类的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现:

一种城市管理图像智能识别分类系统,包括数据树模型和云储存模块,所述数据树模型包括数据根系、树根过滤模块、树干传输模块和树枝分类模块;所述数据根系包括第一储存器、第一处理器和若干个树根采集点,树根采集点与第一处理器相连接,第一处理器与第一储存器相连接,所述树根过滤模块用于对第一储存器内的图像进行过滤,包括第二储存器,所述树根过滤模块与数据根系相连接,所述树干传输模块与树根过滤模块相连接,所述树枝分类与树干传输模块和树根过滤模块相连接;设置树根采集点的采集属性,将采集到的图像打上对应的树根采集点属性戳和时间戳,将树根采集点采集到的图像信息发送到处理模块进行处理,获取城市管理中图像的全部分类,根据图像信息上的属性戳将接收到的图像分布到对应的图像分类中,将分布完成的图像发送到第一储存器中;

所述树根过滤模块对第一储存器内的图像进行过滤的方法包括:获取第一储存器内的图像,将图像进行图像预处理,并将图像预处理之后的图像标记为灰度图像,以图像中心为原点,建立图像灰度值三维坐标系,将图像灰度值输入到坐标系中,将同一图像的相邻灰度值点使用平滑曲线进行连接,形成灰度值曲面,将坐标系中完全相同的灰度值曲面进行标记,保留被标记的灰度值曲面中的任意一个,将其他的被标记的灰度值曲面和对应的图像进行删除;将过滤后的图像储存到第二储存器中,并对第一储存器内的图像进行压缩,将压缩后的图像发送到云储存模块,并将第一储存器内的图像删除。

所述树干传输模块用于对第二储存器内的图像进行传输和处理,包括第三储存器、图像分割单元和轮廓提取单元,具体方法包括:获取第二储存器内的图像和树根采集点的背景图像,将具有相同位置戳的图像和对应位置的背景图像进行图像预处理,并将图像预处理之后的图像标记为灰度图像,将灰度图像输入到灰度值三维坐标系中,根据灰度值将图像中的背景进行分割,将分割后的图像标记为无背景图像,提取无背景图像中剩余的图像轮廓,并给图像轮廓打上对应提取图像的图像戳,将提取的图像轮廓保存到第三储存器中。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏州元澄科技股份有限公司,未经苏州元澄科技股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110549590.3/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top