本申請(qǐng)涉及夜視圖像處理領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、交通事故是指車輛在道路交通中發(fā)生碰撞或其他意外事件，導(dǎo)致人員傷亡或財(cái)產(chǎn)損失的情況。夜間發(fā)生的交通事故尤其危險(xiǎn)，因?yàn)槟芤姸容^低，駕駛員往往難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)道路上的障礙物或其他車輛，增加了事故風(fēng)險(xiǎn)。夜間駕駛中常見的問題包括疲勞駕駛、酒駕、視覺受限、道路照明不足等因素，這些因素可能導(dǎo)致嚴(yán)重的交通事故，造成人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。

2、隨著夜視技術(shù)的進(jìn)步和夜視設(shè)備成本的下降，半導(dǎo)體激光夜視系統(tǒng)作為一種夜視技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用。這種系統(tǒng)利用半導(dǎo)體激光器作為照明光源，提供更好的夜間視覺效果。然而，由于激光的能量分布較為集中，使用激光作為照明光源可能導(dǎo)致圖像出現(xiàn)強(qiáng)飽和現(xiàn)象。在降低照明能量的情況下，環(huán)境可能會(huì)過暗，導(dǎo)致難以識(shí)別夜間交通環(huán)境。

3、因此，期望一種基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，提出了本申請(qǐng)。本申請(qǐng)的實(shí)施例提供了一種基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其首先獲取由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像和由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)二者進(jìn)行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過分類器，以判斷是否發(fā)出夜間行車安全預(yù)警，以更全面地了解夜間道路上的交通情況，包括車輛、行人等，從而準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的危險(xiǎn)情況，及時(shí)向駕駛員發(fā)出警告，進(jìn)而降低事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，提高夜間行車的安全性。

2、根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，提供了一種基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法，其包括：

3、獲取由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像和由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻；

4、從所述由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像和所述由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻中提取夜視交通全局特征向量和交通熱成像全局特征向量；

5、基于所述夜視交通全局特征向量和所述交通熱成像全局特征向量，判斷是否發(fā)出夜間行車安全預(yù)警。

6、根據(jù)本申請(qǐng)的另一方面，提供了一種基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理裝置，其包括：

7、交通夜視數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像和由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻；

8、交通夜視數(shù)據(jù)提取模塊，用于從所述由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像和所述由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻中提取夜視交通全局特征向量和交通熱成像全局特征向量；

9、夜間行車安全預(yù)警模塊，用于基于所述夜視交通全局特征向量和所述交通熱成像全局特征向量，判斷是否發(fā)出夜間行車安全預(yù)警。

10、根據(jù)本申請(qǐng)的又一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令在被處理器運(yùn)行時(shí)使得所述處理器執(zhí)行如上所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理裝置。

11、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其首先獲取由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像和由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)二者進(jìn)行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過分類器，以判斷是否發(fā)出夜間行車安全預(yù)警，以更全面地了解夜間道路上的交通情況，包括車輛、行人等，從而準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的危險(xiǎn)情況，及時(shí)向駕駛員發(fā)出警告，進(jìn)而降低事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，提高夜間行車的安全性。

技術(shù)特征：

1.一種基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法，其特征在于，從所述由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像和所述由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻中提取夜視交通全局特征向量和交通熱成像全局特征向量，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法，其特征在于，對(duì)所述由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像進(jìn)行特征提取以得到夜視交通全局特征向量，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法，其特征在于，對(duì)所述由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻進(jìn)行特征提取以得到所述交通熱成像全局特征向量，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法，其特征在于，對(duì)所述多個(gè)交通熱成像關(guān)鍵幀進(jìn)行特征提取以得到交通熱成像時(shí)間注意力特征圖和交通熱成像空間注意力特征圖，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法，其特征在于，基于所述夜視交通全局特征向量和所述交通熱成像全局特征向量，判斷是否發(fā)出夜間行車安全預(yù)警，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法，其特征在于，對(duì)所述交通夜視判斷分類特征向量進(jìn)行深度仿射網(wǎng)絡(luò)的特征擴(kuò)散以得到優(yōu)化交通夜視判斷分類特征向量，包括：

8.一種基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理裝置，其特征在于，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理裝置，其特征在于，所述交通夜視數(shù)據(jù)提取模塊，包括：

10.一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有多條指令；所述多條指令，用于由處理器加載并執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于ai數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及夜視圖像處理領(lǐng)域，其具體地公開了一種基于AI數(shù)據(jù)分析的夜視圖像處理方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其首先獲取由微光夜視儀采集的多個(gè)預(yù)定時(shí)間點(diǎn)的夜視交通圖像和由紅外攝像儀采集的交通熱成像視頻，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)二者進(jìn)行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過分類器，以判斷是否發(fā)出夜間行車安全預(yù)警，以更全面地了解夜間道路上的交通情況，包括車輛、行人等，從而準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的危險(xiǎn)情況，及時(shí)向駕駛員發(fā)出警告，進(jìn)而降低事故發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，提高夜間行車的安全性。

技術(shù)研發(fā)人員：林建培,林建現(xiàn),林如屏
受保護(hù)的技術(shù)使用者：珠海美安寶電子科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10