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龍圖騰網(wǎng)恭喜陜西子竹實(shí)業(yè)股份有限公司申請的專利一種機(jī)器人目標(biāo)智能識別方法獲國家發(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：CN119904626B 。

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：202510377818.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)一種機(jī)器人目標(biāo)智能識別方法是由王泊洋;任小勇;田偉;葉敏;郭旭設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種機(jī)器人目標(biāo)智能識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種機(jī)器人目標(biāo)智能識別方法，其方法包括：對偵查視頻的不同幀之間的匹配像素點(diǎn)進(jìn)行混合高斯背景建模，得到前景像素點(diǎn)、背景像素點(diǎn)以及背景像素點(diǎn)的第一混合高斯模型；對各幀之間前景區(qū)域進(jìn)行角點(diǎn)匹配，根據(jù)匹配結(jié)果對前景像素點(diǎn)的進(jìn)行混合高斯模型擬合，得到各前景像素點(diǎn)的第二混合高斯模型；根據(jù)第一混合高斯模型以及第二混合高斯模型分別確定背景像素點(diǎn)以及前景像素點(diǎn)的增強(qiáng)概率；根據(jù)增強(qiáng)概率確定各幀中各灰度值的修正頻率，對各幀進(jìn)行直方圖均衡化，得到增強(qiáng)圖像；根據(jù)增強(qiáng)圖像進(jìn)行目標(biāo)識別。本發(fā)明有效提高了視頻中小目標(biāo)的對比度和細(xì)節(jié)表現(xiàn)力，提高了目標(biāo)檢測與識別的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種機(jī)器人目標(biāo)智能識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種機(jī)器人目標(biāo)智能識別方法，其特征在于，包括：在機(jī)器人偵查的過程中，通過機(jī)器人上搭載的相機(jī)實(shí)時(shí)采集偵查視頻；根據(jù)機(jī)器人在每一時(shí)刻的移動(dòng)速度以及方向，對視頻的不同幀之間的像素點(diǎn)進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果進(jìn)行混合高斯背景建模，將視頻中像素點(diǎn)分為前景像素點(diǎn)以及背景像素點(diǎn)，得到背景像素點(diǎn)的第一混合高斯模型；對各幀之間前景像素點(diǎn)構(gòu)成的前景區(qū)域進(jìn)行角點(diǎn)匹配，獲取不同幀之間前景像素點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)前景像素點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行混合高斯模型擬合，得到各前景像素點(diǎn)的第二混合高斯模型；根據(jù)第一混合高斯模型以及第二混合高斯模型分別確定背景像素點(diǎn)以及前景像素點(diǎn)的增強(qiáng)概率；對于視頻中任意一幀，根據(jù)該幀中各像素點(diǎn)的增強(qiáng)概率確定該幀中各灰度值的修正頻率，根據(jù)各灰度值的修正頻率對該幀進(jìn)行直方圖均衡化，得到該幀的增強(qiáng)圖像；根據(jù)各幀的增強(qiáng)圖像進(jìn)行目標(biāo)識別；所述背景像素點(diǎn)以及前景像素點(diǎn)的增強(qiáng)概率滿足表達(dá)式： ；其中，表示目標(biāo)幀中第個(gè)像素點(diǎn)的增強(qiáng)概率；表示目標(biāo)幀中前景像素點(diǎn)構(gòu)成的集合；表示目標(biāo)幀中第個(gè)像素點(diǎn)，當(dāng)?shù)趥€(gè)像素點(diǎn)為前景像素點(diǎn)時(shí)，、表示目標(biāo)幀中第個(gè)像素點(diǎn)在其第二混合高斯模型中各子高斯模型下概率密度最大的子高斯模型的權(quán)重以及對應(yīng)的概率密度；為預(yù)設(shè)的前景參數(shù)；當(dāng)?shù)趥€(gè)像素點(diǎn)為背景像素點(diǎn)時(shí)，、表示目標(biāo)幀中第個(gè)像素點(diǎn)在其第一混合高斯模型中各子高斯模型下概率密度最大的子高斯模型的權(quán)重以及對應(yīng)的概率密度。

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