【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频处理，尤其涉及一种高清摄像头视频处理方法及系统。
技术介绍
1、随着高清摄像技术的发展和广泛应用，高清摄像头在各个领域中扮演着重要的角色，例如监控系统、智能交通、机器视觉等，然而，在面对大量高清视频数据时，传统的视频处理方法往往存在处理效率低、视频处理不清晰的问题，无法满足实时性和高效性的要求，因此，为了满足现代高清摄像头视频处理的需求，需要一种智能化的视频处理方法及系统
技术介绍
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技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种高清摄像头视频处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种高清摄像头视频处理方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取高清摄像头视频；对高清摄像头视频进行视频帧提取，生成帧图像；对帧图像进行边缘增强处理，以生成增强化帧图像；
4、步骤s2：对增强帧图像进行图像矩阵分割，生成帧图像矩阵；对帧图像矩阵进行视觉通道分解，以生成帧图像视觉通道；对帧图像视觉通道进行独立神经网络编码，以提取视觉通道特征向量；
5、步骤s3：对视觉通道特征向量进行多元关联分析，以生成通道特征关联数据；根据通道特征关联数据对视觉通道特征向量进行通道纠正优化，以生成优化帧图像矩阵；
6、步骤s4：对优化帧图像矩阵进行像素块分解，以生成帧图像光栅单元；对帧图像光栅单元进行光强响应强度分析，以生成动态光讯号数据；基于动态光讯号数据对帧图像光栅单元进行自适应调控优化，以生
7、步骤s5：通过自适应光栅网对帧图像光栅单元进行光栅空间整合分析，以生成光动视频优化数据；利用光动视频优化数据对优化帧图像矩阵进行超像素图像拟合，以构建超像素帧图像；
8、步骤s6：对高清摄像头视频进行时序帧分析，以生成帧图像时间轴；通过帧图像时间轴对超像素帧图像进行上下帧图像提取，以生成上帧图像及下帧图像；对超像素帧图像、上帧图像及下帧图像进行时延参数计算，以生成帧连续时延参数；通过帧连续时延参数对超像素帧图像进行时延视觉帧优化，以构建视觉优化摄像头视频。
9、本专利技术通过获取高清摄像头视频并提取视频帧图像，可以获得原始图像数据，对这些帧图像进行边缘增强处理，可以突出图像中的边缘信息，使图像更加清晰和鲜明，增强化处理有助于提高后续处理步骤的准确性和效果，使得处理后的图像更具可用性，通过对增强帧图像进行图像矩阵分割，可以将图像划分为不同的区域或块，，对这些帧图像矩阵进行视觉通道分解，将图像分解成不同的视觉通道，例如亮度、色度等，分解可以提取出图像的不同特征信息，为后续的处理提供更多的数据维度，同过对视觉通道特征向量进行多元关联分析，可以发现不同通道之间的关联关系，分析有助于提取出通道之间的相关特征，为后续的纠正优化提供依据，通过通道纠正优化，可以对视觉通道特征向量进行调整和优化，进一步提高特征的准确性和一致性，对优化帧图像矩阵进行像素块分解，将图像分解为小块，以便更细致地分析图像的局部信息，，对这些像素块进行光强响应强度分析，即分析图像中的光亮和暗区域，通过分析光强响应强度，可以获得图像中的动态光信号数据，即反映光强变化的信息，通过自适应光栅网对帧图像光栅单元进行空间整合分析，将图像中的单元进行重组和整合，整合分析可以提取出光动视频优化数据，即反映图像动态特征的信息，利用光动视频优化数据，可以对优化帧图像矩阵进行超像素图像拟合，即将图像拟合为由超像素组成的图像结构，拟合可以减少图像的冗余信息，提高图像的表达效果和压缩比，对高清摄像头视频进行时序帧分析，获得帧图像时间轴，即图像帧的时序顺序，通过帧图像时间轴，可以提取出上帧图像和下帧图像，用于后续的时延参数计算，通过计算超像素帧图像、上帧图像和下帧图像之间的时延参数，可以获得它们之间的时间差和顺序关系，时延参数可以用于后续的时延视觉帧优化。
10、优选地，步骤s1包括以下步骤：
11、步骤s11：获取高清摄像头视频；
12、步骤s12：对高清摄像头视频进行迭代分析，以获取迭代帧数据；
13、步骤s13：根据迭代帧数据对高清摄像头视频进行视频帧提取，生成帧图像；
14、步骤s14：对帧图像进行边缘检测处理，以生成帧图像边缘区域；
15、步骤s15：对帧图像边缘区域进行边缘锐化增强，以生成增强化帧图像。
16、本专利技术通过获取高清摄像头视频，可以获取原始视频数据，这些视频数据包含了连续的帧图像，用于后续的处理和分析，对高清摄像头视频进行迭代分析，对视频进行逐帧的处理和分析，可以提供更详细和全面的图像信息，以便后续步骤的处理更加准确和有效，根据迭代帧数据对高清摄像头视频进行视频帧提取，生成帧图像，通过提取每一帧图像，可以将视频分解为离散的图像序列，为后续的处理步骤提供单独的帧图像数据，对帧图像进行边缘检测处理，目的是识别和提取图像中的边缘区域，边缘检测可以根据像素值的变化和梯度信息，确定图像中物体边界的位置，有助于突出图像中重要的边缘信息，提供更清晰和准确的边缘区域，对帧图像边缘区域进行边缘锐化增强，边缘锐化增强可以通过强调边缘的对比度和细节，使边缘区域更加清晰和鲜明，有助于提高图像的视觉效果，使边缘区域更加突出和可见。
17、优选地，步骤s2包括以下步骤：
18、步骤s21：对增强帧图像进行直方图灰度转换，以生成灰度帧图像；
19、步骤s22：对灰度帧图像进行图像矩阵阈值分割，生成帧图像矩阵；
20、步骤s23：对帧图像矩阵进行视觉通道分解，以生成帧图像视觉通道，帧图像视觉通道包括颜色视觉通道、细节视觉通道及轮廓视觉通道；
21、步骤s24：对帧图像视觉通道进行独立神经网络编码，以生成视觉通道编码数据；
22、步骤s25：对视觉通道编码数据进行特征采样处理，以提取视觉通道特征向量。
23、本专利技术通过对增强帧图像进行直方图灰度转换，将彩色图像转换为灰度图像，这种转换可以减少图像数据的维度，并突出图像中的亮度信息，灰度图像更适合进行后续的图像处理和分析，同时可以减少计算复杂度，对灰度帧图像进行图像矩阵阈值分割，通过设置合适的阈值，可以将灰度图像分割为不同的区域，如目标区域和背景区域，这种分割可以提取出感兴趣的目标或物体，方便后续的处理和分析，对帧图像矩阵进行视觉通道分解，视觉通道分解是将图像分解为不同的通道，常见的包括颜色视觉通道、细节视觉通道和轮廓视觉通道，颜色视觉通道可以提取图像的颜色信息，细节视觉通道可以提取图像的纹理和细节信息，轮廓视觉通道可以提取图像中的边缘和轮廓信息，可以提供更多图像特征，并为后续的处理提供更多选择，对帧图像视觉通道进行独立神经网络编码，通过使用独立的神经网络，可以对每个视觉通道进行编码，提取出更高级的特征表示，可以捕捉到视觉通道的特定特征，并为后续的处理和分析提供更有用的数据，对视觉通道编码数据进行特征采样处理，以提取视觉通道的特征向量，特征采样可以选择和提取本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种高清摄像头视频处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤S431的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S64的具体步骤为：
10.一种高清摄像头视频处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的高清摄像头视频处理方法，包括：
【技术特征摘要】
1.一种高清摄像头视频处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s4的具体步骤为：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜海鹰，颜思威，胡修勇，
申请(专利权)人：深圳乐行智慧产业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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