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龍圖騰網(wǎng)恭喜天津戎行集團(tuán)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于AI的圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化處理方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119379552B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411957486.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/60；該發(fā)明授權(quán)一種基于AI的圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化處理方法是由趙志慶;侯玉柱;劉志雨;張賽男;周楠;張昊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于AI的圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化處理方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化領(lǐng)域，尤其涉及一種基于AI的圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化處理方法，包括：利用實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)得到圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)特征；利用所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)根據(jù)圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)特征基于AI建立圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型；利用所述圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型得到圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化處理結(jié)果，基于AI技術(shù)建立像素級(jí)別的圖像識(shí)別改善模型，并且能夠自動(dòng)識(shí)別出圖像中的關(guān)鍵特征，將圖像內(nèi)容意外的設(shè)備、信號(hào)等因素綜合考量，準(zhǔn)確高效的建立圖像優(yōu)化方案。

本發(fā)明授權(quán)一種基于AI的圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化處理方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于AI的圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化處理方法，其特征在于，包括：S1、利用實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)得到圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)特征；S1-1、采集實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)；S1-2、根據(jù)所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)分別建立實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)的靜態(tài)特征與動(dòng)態(tài)特征；S1-2-1、采集實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)獲取對(duì)應(yīng)實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)的圖像分辨率與圖像目標(biāo)類型作為實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)的靜態(tài)特征；S1-2-2、根據(jù)所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)采集設(shè)備獲取圖像曝光度與圖像源信號(hào)；S1-2-3、利用所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)獲取圖像紋理特征；S1-2-4、利用所述圖像曝光度、圖像源信號(hào)與圖像紋理特征作為實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)特征；S1-3、利用所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)的靜態(tài)特征與動(dòng)態(tài)特征作為圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)特征；S2、利用所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)根據(jù)圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)特征基于AI建立圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型；S2-1、利用所述實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)根據(jù)圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)特征對(duì)應(yīng)動(dòng)態(tài)特征基于AI建立圖像目標(biāo)區(qū)域識(shí)別模型；S2-2、利用所述圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)特征基于AI建立基礎(chǔ)圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型；S2-3、利用所述圖像目標(biāo)區(qū)域識(shí)別模型與基礎(chǔ)圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型作為圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型；S3、利用所述圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型得到圖像場(chǎng)景關(guān)聯(lián)優(yōu)化處理結(jié)果。

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