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龍圖騰網恭喜青島浩海網絡科技股份有限公司申請的專利一種基于視頻監控的煙火點定位方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113989488B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111222657.9，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種基于視頻監控的煙火點定位方法是由逄增倫;郭云;王夏青;藺天震;孫曉燕設計研發完成，并于2021-10-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視頻監控的煙火點定位方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于視頻監控的煙火點定位方法，包括如下步驟：從視頻監控設備上等間隔每秒取一幀圖像，生成連續的圖像序列，對圖像序列按時間進行規則分塊，形成圖像塊，并計算每幅圖像的信噪比；根據信噪比的變化序列，采用背景差分法設定閾值；根據圖像的信噪比與閾值的大小，找到發生變化的圖像塊，確定為疑似煙霧圖像；提取疑似煙霧圖像的LBP特征向量，輸入已訓練好的SVM分類模型，對疑似煙霧圖像進行分類，區分出煙霧圖像和非煙霧圖像；利用單點定位方法，計算得出煙霧圖像的位置，結合林業小班數據確定煙火點的坐標。本發明所公開的方法利用視頻監控識別煙霧區域，避免涉密問題，并且利用深度學習識別煙霧，可以提高識別精確度。

本發明授權一種基于視頻監控的煙火點定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于視頻監控的煙火點定位方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟一，從安裝在鐵塔上的視頻監控設備上等間隔每秒取一幀圖像，生成連續的圖像序列，對圖像序列按時間進行規則分塊，形成圖像塊，并計算每幅圖像的信噪比；步驟二，根據信噪比的變化序列，采用背景差分法設定閾值；步驟三，根據圖像的信噪比與閾值的大小，找到發生變化的圖像塊，確定為疑似煙霧圖像；步驟四，提取疑似煙霧圖像的LBP特征向量，輸入已訓練好的SVM分類模型，對疑似煙霧圖像進行分類，區分出煙霧圖像和非煙霧圖像；步驟五，利用單點定位方法，根據視頻監控設備拍到煙霧圖像時的角度計算得出煙霧圖像的位置，確定煙火點的坐標；步驟一中，所述信噪比SNR的計算公式如下： 式中，x和y分別表示像素點所在的行和列，Nx和Ny分別表示計算區域的總行數和總列數，fx,y是參考幀圖像在像素點x,y的像素值，f′x,y表示當前幀圖像在對應像素點x,y的像素值，SNR計算結果為以dB為單位的值；步驟三的具體方法如下：若待檢測區域的信噪比超出設定的閾值時，則將該待檢測區域的檢測值標記為1，否則標記為0，以此生成連續的二值化檢測序列；時間窗口內，連續四個檢測值形成檢測碼，如果出現0111檢測碼，則表示檢測到發生變化的時間，同時將該待檢測區域確定為疑似煙霧區；步驟四中，LBP特征向量的計算方法如下：選取3×3鄰域內的像素，將鄰域的中心像素點的灰度值與周圍相鄰的8個鄰域像素點的灰度值進行比較，若鄰域像素點的灰度值大于中心像素點的灰度值，則該中心像素點的位置被標記為1，否則為0；將周圍相鄰的8個鄰域像素點的灰度值組成二進制數，并轉化為十進制，即為中心像素點的LBP值，得到圖像的紋理分布特征： 式中，gi是鄰域像素點的灰度值；gc是中心像素點的灰度值，p和r分別是鄰域像素點的個數和鄰域半徑，p＝8，r＝1；鄰域半徑是中心像素點與鄰域像素點的歐氏距離；I表示函數Σ的下界，Sx為符號函數。

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