(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210669439.8 (22)申请日 2022.06.14 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114758249 A (43)申请公布日 2022.07.15 (73)专利权人 深圳市优威视讯科技股份有限公 司 地址 518000 广东省深圳市南 山区西丽 街 道留仙洞工业区顺和达厂区第一栋第 五层第六层西 (72)发明人 陈先取　 (74)专利代理 机构 深圳市育科知识产权代理有 限公司 4 4509 专利代理师 宋朋慧 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/77(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (56)对比文件 US 20140 09611 A1,2014.01.09 CN 114565866 A,2022.05.31 CN 109116924 A,2019.01.01 CN 113609893 A,2021.1 1.05 WO 2021189912 A1,2021.09.3 0 CN 105044899 A,2015.1 1.11 CN 109472 256 A,2019.0 3.15 CN 102306295 A,2012.01.04 CN 114445733 A,2022.05.06 CN 106407948 A,2017.02.15 KR 20130126418 A,2013.1 1.20 易诗等.基 于红外热成像与改进YOLOV3的夜 间野兔监测方法. 《农业工程学报》 .2019,第3 5卷 (第19期), (续) 审查员 刘利 (54)发明名称 基于野外夜间环境的目标物监测方法、 装 置、 设备及 介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种基于 野外夜间环境的目标物监测方法， 包括： 根据可 视光图像计算环境光强； 获取正常光强图像， 识 别正常光强图像的固定遮挡物轮廓及图像光强； 获取摄像机拍摄的红外图像， 根据环 境光强及图 像光强对红外图像进行色彩信息修补， 得到修正 图像； 识别修正图像的热源区域轮廓， 根据热源 区域轮廓和 固定遮挡物轮廓将修正图像划分为 多个局部区域； 识别每个局部区域的局部特征； 根据局部 特征对热源区域轮廓进行轮廓补全， 并 根据补全得到的完整热源轮廓识别热源区域轮 廓对应的目标物种类。 本发明还提出一种基于野 外夜间环境的目标物监测装置、 设备及介质。 本发明可以提高野外夜间环境下目标物监测的精 确度。 [转续页] 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 114758249 B 2022.09.02 CN 114758249 B (56)对比文件 刘雪华等.红外相机技 术在物种监测中的应 用及数据 挖掘. 《生物多样性》 .2018, 刘柯珍.利用热红外成像 仪识别夜间林火. 《福建农林大 学学报(自然科 学版)》 .2019,第48 卷(第1期), Xin Cao等.A simple self-adjusti ng model for cor recting the bl ooming effects in DMSP-OLS nighttime light ima ges.《Remote Sensi ng of Enviro nment》 .2019,第 224卷 陈伟等.GMS- 5红外图像上夜间雾的分离实 验. 《气象科 学》 .2004,(第2期), Claire Burke等.Optimizi ng observi ng strategies for mo nitoring animals usi ng drone-mounted thermal i nfrared cameras. 《Internati onal Journal of Remote Sensing》 .2019,第40卷(第2期),2/2 页 2[接上页] CN 114758249 B1.一种基于野外夜间环境的目标物监测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取摄像机拍摄的可视光图像， 读取所述可视光图像内每个像素点的色阶数值， 逐个 从所述可视光图像内选取其中一个像素点为目标像素点， 并计算所述目标像素点对应的色 阶数值与预设 色阶中值的差值； 利用如下异权均值 算法计算 根据所述差值计算所述摄 像机的环境 光强： 其中， 为所述摄像机的环境光强， 为所述可视光图像内第 个目标像素点的色阶数 值， 为所述可视 光图像内像素点的数量， 为预设常数， 为所述预设色阶中值， Y为方向系 数； 获取所述摄像机所在地理位置的正常光强图像， 识别所述正常光强图像 内的固定遮挡 物轮廓， 以及识别所述 正常光强图像的图像光强； 获取所述摄像机拍摄的红外图像， 以所述红外图像的中心像素点为原点将所述红外图 像内的像素映射至预 先构建的第一平面 坐标系， 得到第一平面 坐标； 利用非下采样轮廓波变换的方式计算所述红外图像 内每个像素点在预设N个方向上的 第一像素梯度， 以所述正常光强图像的中心像素点为原 点将所述正常光 强图像内的像素映 射至预先构建的第二平面坐标系， 得到第二平面坐标， 利用非下采样剪切波变换 的方式计 算所述正常光强图像内每 个像素点在预设N个方向上的第二像素梯度； 计算所述图像光强与所述环境光强的差值， 并将所述差值作为变换系数， 利用所述变 换系数将所述第一像素梯度向所述第二像素梯度的方向进 行调整， 并将调整后的红外图像 作为修正图像； 识别所述修正图像内的热源区域轮廓， 根据 所述热源区域轮廓及所述固定遮挡物轮廓 对所述修正图像进行区域划分， 得到多个局部区域； 分别对每 个局部区域进行双通道融合特 征识别， 得到每 个所述局部区域的局部特 征； 根据所述局部特征对所述热源区域轮廓进行轮廓补全， 得到完整热源轮廓， 并根据所 述完整热源轮廓识别所述热源区域轮廓对应的目标物种类。 2.如权利要求1所述的基于野外夜间环境的目标物监测方法， 其特征在于， 所述识别所 述正常光强图像内的固定遮挡物轮廓， 包括： 对所述正常光强图像 内的每个像素点进行预设次数的卷积及池化处理， 得到所述正常 光强图像的低维像素 特征； 对所述低维像素特征映射至预先构建的高维空间坐标系内， 得到每个低维像素特征对 应的空间坐标； 逐个从所述空间坐标内选取其中一个空间坐标为明白坐标， 计算所述目标坐标与 预设 的每个固定遮挡物标签之 间的距离值， 并选取所述距离值最小的固定遮挡物 标签为所述目 标坐标对应的低维图像特 征的固定遮挡物标签；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114758249 B 3