本發(fā)明涉及交通管理領(lǐng)域，尤其涉及一種固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、交通管理的目的在于認(rèn)識并遵循道路交通流所固有的客觀規(guī)律，運用現(xiàn)代化的技術(shù)手段和科學(xué)的原則、方法、措施，不斷地提高交通管理的效率和質(zhì)量，以求得延誤更少，運行時間更短，通行能力更大，秩序更好和運行費用更低，從而獲得最好的社會經(jīng)濟、交通與環(huán)境效益，為經(jīng)濟發(fā)展，人們生活水平與出行質(zhì)量提高的服務(wù)。

2、在交通管理中，火車是一種主要的管理的交通工具，一般地，可以采用固定在火車站站臺上方以在火車站站臺處于火車停靠狀態(tài)時執(zhí)行面對火車站站臺的視覺監(jiān)控操作的監(jiān)控裝置，用于獲取并輸出相應(yīng)的捕獲圖片，問題在于，圖片接收端即使知道接收到的圖片經(jīng)過了各項圖像處理，但因為無法確定各項圖像處理的處理次序，導(dǎo)致仍舊很難還原捕獲圖片對應(yīng)的、能夠反應(yīng)火車站站臺真實場景的原始圖片。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，通過基于定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)以及當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)采用極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型智能鑒定代表當(dāng)前捕獲圖片在定向獲取設(shè)備中被執(zhí)行的各項圖像處理的次序的二進制數(shù)值，其中，在所述二進制數(shù)值中包括首尾連接的各項圖像處理分別對應(yīng)的各項次序數(shù)值，每一項圖像處理對應(yīng)的次序數(shù)值由該項圖像處理的執(zhí)行序號加該項圖像處理的ascll碼進行表示，從而明確了當(dāng)前捕獲圖片被執(zhí)行的各種圖像處理的次序，其中，定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)為定向獲取設(shè)備的快門速度、曝光度以及解析度，當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)為當(dāng)前捕獲圖片的最大噪聲幅值、噪聲類型數(shù)量、背景面積占比以及各個像素點分別對應(yīng)的各份亮度數(shù)值的均值，從而為各種圖像處理的次序分析提供關(guān)鍵的基礎(chǔ)信息，以及用于執(zhí)行各種圖像處理的次序分析的極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)為針對性設(shè)計的結(jié)構(gòu)，具體為引入訓(xùn)練映射裝置用于對極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行多次訓(xùn)練動作以獲得完成多次訓(xùn)練動作后的極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并作為極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出。

2、根據(jù)本發(fā)明，提供了一種固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

3、定向獲取設(shè)備，固定在火車站站臺上方以在火車站站臺處于火車?？繝顟B(tài)時執(zhí)行面對火車站站臺的視覺監(jiān)控操作，用于獲取并輸出相應(yīng)的當(dāng)前捕獲圖片；

4、無線通知設(shè)備，與次序解析裝置連接，用于將接收到的代表當(dāng)前捕獲圖片在定向獲取設(shè)備中被執(zhí)行的各項圖像處理的次序的二進制數(shù)值通過無線數(shù)據(jù)通道通知給遠(yuǎn)端的區(qū)塊鏈處理節(jié)點；

5、訓(xùn)練映射裝置，用于對極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行多次訓(xùn)練動作以獲得完成多次訓(xùn)練動作后的極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并作為極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出；

6、次序解析裝置，設(shè)置在視覺監(jiān)控端且分別與所述定向獲取設(shè)備、所述無線通知設(shè)備以及所述訓(xùn)練映射裝置連接，用于基于定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)以及當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)采用極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型智能鑒定代表當(dāng)前捕獲圖片在定向獲取設(shè)備中被執(zhí)行的各項圖像處理的次序的二進制數(shù)值，其中，在所述二進制數(shù)值中包括首尾連接的各項圖像處理分別對應(yīng)的各項次序數(shù)值，每一項圖像處理對應(yīng)的次序數(shù)值由該項圖像處理的執(zhí)行序號加該項圖像處理的ascll碼進行表示；

7、其中，基于定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)以及當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)采用極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型智能鑒定代表當(dāng)前捕獲圖片在定向獲取設(shè)備中被執(zhí)行的各項圖像處理的次序的二進制數(shù)值包括：定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)為定向獲取設(shè)備的快門速度、曝光度以及解析度；

8、其中，基于定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)以及當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)采用極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型智能鑒定代表當(dāng)前捕獲圖片在定向獲取設(shè)備中被執(zhí)行的各項圖像處理的次序的二進制數(shù)值還包括：當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)為當(dāng)前捕獲圖片的最大噪聲幅值、噪聲類型數(shù)量、背景面積占比以及各個像素點分別對應(yīng)的各份亮度數(shù)值的均值；

9、其中，在所述二進制數(shù)值中包括首尾連接的各項圖像處理分別對應(yīng)的各項次序數(shù)值，每一項圖像處理對應(yīng)的次序數(shù)值由該項圖像處理的執(zhí)行序號加該項圖像處理的ascll碼進行表示包括：每一項圖像處理為點像復(fù)原處理、旋轉(zhuǎn)校正處理、圖像銳化處理、圖像增強處理以及圖像濾波處理中的一種。

10、由此可見，本發(fā)明至少具備以下幾處主要的發(fā)明構(gòu)思：

11、第一處發(fā)明構(gòu)思：基于定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)以及當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)采用極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型智能鑒定代表當(dāng)前捕獲圖片在定向獲取設(shè)備中被執(zhí)行的各項圖像處理的次序的二進制數(shù)值，其中，在所述二進制數(shù)值中包括首尾連接的各項圖像處理分別對應(yīng)的各項次序數(shù)值，每一項圖像處理對應(yīng)的次序數(shù)值由該項圖像處理的執(zhí)行序號加該項圖像處理的ascll碼進行表示，從而明確了當(dāng)前捕獲圖片被執(zhí)行的各種圖像處理的次序；

12、第二處發(fā)明構(gòu)思：定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)為定向獲取設(shè)備的快門速度、曝光度以及解析度，當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)為當(dāng)前捕獲圖片的最大噪聲幅值、噪聲類型數(shù)量、背景面積占比以及各個像素點分別對應(yīng)的各份亮度數(shù)值的均值，從而為各種圖像處理的次序分析提供關(guān)鍵的基礎(chǔ)信息；

13、第三處發(fā)明構(gòu)思：用于執(zhí)行各種圖像處理的次序分析的極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)為針對性設(shè)計的結(jié)構(gòu)，具體為引入訓(xùn)練映射裝置用于對極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行多次訓(xùn)練動作以獲得完成多次訓(xùn)練動作后的極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并作為極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出。

技術(shù)特征：

1.一種固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

2.如權(quán)利要求1所述的固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于：

3.如權(quán)利要求2所述的固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

4.如權(quán)利要求3所述的固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于：

5.如權(quán)利要求3所述的固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于：

6.如權(quán)利要求2所述的固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

7.如權(quán)利要求6所述的固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于：

8.如權(quán)利要求7所述的固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于：

9.如權(quán)利要求8所述的固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，其特征在于：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種固定交通環(huán)境視覺內(nèi)容管理系統(tǒng)，包括：定向獲取設(shè)備，固定在火車站站臺上方以獲取并輸出當(dāng)前捕獲圖片；次序解析裝置，設(shè)置在視覺監(jiān)控端，用于基于定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)以及當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)采用極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型智能鑒定代表當(dāng)前捕獲圖片在定向獲取設(shè)備中被執(zhí)行的各項圖像處理的次序的二進制數(shù)值。通過本發(fā)明，能夠基于定向獲取設(shè)備的各項拍攝參數(shù)以及當(dāng)前捕獲圖片的各項可視化數(shù)據(jù)采用極限學(xué)習(xí)機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型智能鑒定代表當(dāng)前捕獲圖片在定向獲取設(shè)備中被執(zhí)行的各項圖像處理的次序的二進制數(shù)值，從而明確了當(dāng)前捕獲圖片被執(zhí)行的各種圖像處理的次序，幫助監(jiān)控端執(zhí)行原始圖片的還原處理。

技術(shù)研發(fā)人員：吳良恒,馬小明,張悅?cè)?br/>受保護的技術(shù)使用者：南京優(yōu)宇旭科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9