【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及摄像头调整，尤其涉及一种摄像头自适应调整方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、传统摄像头在不同的光照条件下性能差异显著。在强光或弱光环境下，摄像头捕获的图像质量会大幅下降，导致细节丢失或过曝，这对于需要清晰图像以进行准确分析的应用场景来说是一个严重的问题。例如，在交通监控中，夜间或隧道内的低光照条件会严重影响车辆和行人的识别准确性，增加了安全风险。其次，现有摄像头在面对动态场景时，往往无法实时调整参数以适应快速变化的环境。例如，在城市交通监控中，车辆的快速移动和多变的交通流量要求摄像头能够迅速调整焦距、曝光等参数，以保持图像的清晰度和实时性。然而，大多数摄像头系统缺乏这种动态调整能力，导致在复杂动态场景下无法提供稳定可靠的监控图像。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种摄像头自适应调整方法、系统及存储介质，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种摄像头自适应调整方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取多源环境传感数据集与初始环境图像；根据多源环境传感数据集对初始环境图像进行环境特征识别，得到场景环境特征图；
4、步骤s2：对场景环境特征图进行语义场景分割，得到语义场景宏观特征图；对场景环境特征图进行时序注意力目标跟踪，得到目标车辆运动特征图；对语义场景宏观特征图与目标车辆运动特征图进行特征约束融合，得到目标车辆-场景运动语义图；
5、步骤s3：根据目标车辆-场景运动语义图对摄像头进行参数调整，
6、步骤s4：基于实时参数调整策略对摄像头进行多参数联动建模，得到摄像头参数组合模型；对摄像头参数组合模型进行模糊控制器评估，得到参数联动评估数据；根据参数联动评估数据进行反馈控制调节，得到优化参数调控方案；
7、步骤s5：根据优化参数调控方案对摄像头进行智能参数重构及图像采集，得到实时监控图像；对实时监控图像进行图像质量评估，得到图像质量评估数据；根据图像质量评估数据对优化参数调控方案进行参数更新，得到最终摄像头配置参数。
8、本专利技术通过获取多源环境传感数据集与初始环境图像，并进行环境特征识别，能够准确捕捉场景的环境特征，生成场景环境特征图。这使得摄像头能够适应不同的光照条件，无论是强光还是弱光环境，都能保持图像质量，减少细节丢失和过曝现象，从而提高了摄像头在各种光照条件下的性能和图像的可用性。通过对场景环境特征图进行语义分割和时序注意力目标跟踪，能够生成目标车辆-场景运动语义图，这不仅提高了对静态环境元素的理解，也增强了对动态目标，如车辆和行人的识别与跟踪能力。这对于交通监控等需要精确识别和跟踪目标的应用场景尤为重要，可以显著提升监控系统的准确性和响应速度。通过生成摄像头参数调整策略集，并对其进行筛选和预测补偿，得到实时参数调整策略。这意味着摄像头能够根据实时的环境变化和目标动态，智能调整其参数，如焦距、曝光，以保持图像的清晰度和实时性。这种智能调整能力使得摄像头能够更好地适应快速变化的动态场景，提供稳定可靠的监控图像。通过多参数联动建模和模糊控制器评估，能够获得参数联动评估数据，并根据这些数据进行反馈控制调节，得到优化的参数调控方案。这不仅提高了摄像头参数调整的效率和准确性，还能够确保摄像头在各种复杂环境下都能工作在最佳状态，进一步提升监控图像的质量。本专利技术还包括对实时监控图像进行图像质量评估，并根据评估数据对参数调控方案进行参数更新，得到最终的摄像头配置参数。这使得摄像头系统能够自我优化，不断适应环境变化，确保长期稳定提供高质量的监控图像。
9、优选地，本专利技术还提供了一种摄像头自适应调整系统，用于执行如上所述的摄像头自适应调整方法，该摄像头自适应调整系统包括：
10、环境特征识别模块，用于获取多源环境传感数据集与初始环境图像；根据多源环境传感数据集对初始环境图像进行环境特征识别，得到场景环境特征图；
11、目标跟踪模块，用于对场景环境特征图进行语义场景分割，得到语义场景宏观特征图；对场景环境特征图进行时序注意力目标跟踪，得到目标车辆运动特征图；对语义场景宏观特征图与目标车辆运动特征图进行特征约束融合，得到目标车辆-场景运动语义图；
12、调整策略生成模块，用于根据目标车辆-场景运动语义图对摄像头进行参数调整，得到摄像头参数调整策略集；对摄像头参数调整策略集进行筛选，得到初始参数调整方案；对初始参数调整方案进行预测补偿，得到实时参数调整策略；
13、反馈控制调节模块，用于基于实时参数调整策略对摄像头进行多参数联动建模，得到摄像头参数组合模型；对摄像头参数组合模型进行模糊控制器评估，得到参数联动评估数据；根据参数联动评估数据进行反馈控制调节，得到优化参数调控方案；
14、参数更新模块，用于根据优化参数调控方案对摄像头进行智能参数重构及图像采集，得到实时监控图像；对实时监控图像进行图像质量评估，得到图像质量评估数据；根据图像质量评估数据对优化参数调控方案进行参数更新，得到最终摄像头配置参数。
15、本专利技术通过集成环境特征识别模块、目标跟踪模块、调整策略生成模块、反馈控制调节模块和参数更新模块，实现了对摄像头参数的全面和动态调整。系统能够快速识别环境特征和跟踪目标，生成详细的语义图和运动特征图，从而提高监控图像的解析度和目标识别的准确性。通过实时调整摄像头参数，系统能够适应各种光照和动态环境，确保在不同条件下都能捕获高质量的图像。系统通过筛选和预测补偿生成实时参数调整策略，有效分配摄像头资源，提高监控系统的运行效率。通过多参数联动建模和模糊控制器评估，系统能够实现参数的精细调控，增强摄像头在复杂环境下的稳定性和可靠性。系统能够根据图像质量评估数据不断更新参数调控方案，使摄像头系统具备自我优化的能力，长期保持最佳监控效果。
16、优选地，一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如上所述的一种摄像头自适应调整方法。
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1.一种摄像头自适应调整方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤S37包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
9.一种摄像头自适应调整系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，该摄像头自适应调整系统包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至8任一项所述的一种摄像头自适应调整方法。
【技术特征摘要】
1.一种摄像头自适应调整方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的摄像头自适应调整方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的摄像头自适应调整...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱雪晴，谢国艺，
申请(专利权)人：深圳市东舜时代科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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