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龙图腾网获悉济南铁路信息技术有限公司申请的专利一种语义关联的多源监控视频融合分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116109965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211594911.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种语义关联的多源监控视频融合分析方法及系统是由李家国;顾伟;魏钊;赵新天;赵强;张亚飞;李昆;陈政;李福明;夏阳;宋飞宏;董一江;任现伟;阎子玮;何美慧;黄启昀;李雨泽;于潇;张婧茹;李菲;刘文武;程国庆;宋成硕;仲启利;张兰;李斌;牟红婷;孟美红设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义关联的多源监控视频融合分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及监控视频融合的技术领域，揭露了一种语义关联的多源监控视频融合分析方法及系统，所述方法包括：构建多源混合的目标全局相似性度量模型，并将监控视频装置拍摄的监控图像与待监测目标图像输入到模型中；将不同监控图像与待监测目标图像的图像相似性度量值作为不同监控图像监测到目标的概率特征，关联监控图像的概率特征判断是否监测到待监测目标；利用配准模型对待监测目标图像和监测到目标的监控图像进行初始匹配；利用改进的量子粒子群优化算法对配准模型参数进行优化；将监控图像输入到最优配准模型中进行配准融合，追踪得到待监测目标在不同时刻的位置。本发明实现不同来源监控视频的融合以及待监测目标的实时监控追踪。

本发明授权一种语义关联的多源监控视频融合分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种语义关联的多源监控视频融合分析方法，其特征在于，所述方法包括： S1：构建多源融合视频监控网络系统，联网整合多种监控视频装置并预置待监测目标图像； S2：构建多源混合的目标全局相似性度量模型，并将监控视频装置拍摄的监控图像与待监测目标图像输入到模型中； S3：将不同监控图像与待监测目标图像的图像相似性度量值作为不同监控图像监测到目标的概率特征，关联监控图像的概率特征判断是否监测到待监测目标； S4：若监测到待监测目标，利用配准模型对待监测目标图像和监测到目标的监控图像进行初始匹配； S5：利用改进的量子粒子群优化算法对配准模型参数进行优化，得到最优配准模型； S6：选取监测到目标的监控视频装置的最邻近监控视频装置所拍摄到的监控图像，将所选取的监控图像输入到最优配准模型中进行配准融合，得到待监测目标在不同时刻的三维位置； 所述S2步骤中构建多源混合的目标全局相似性度量模型，包括： 构建多源混合的目标全局相似性度量模型，所述模型以待监测目标图像和不同监控图像为输入，以图像相似性度量值为输出，基于目标全局相似性度量模型的图像相似性度量流程为： S21：目标全局相似性度量模型接收预置的待监测目标图像和监控图像，其中监控图像表示多源融合视频监控网络系统中第k个监控视频装置在t时刻所拍摄的监控图像，，K表示多源融合视频监控网络系统中的监控视频装置总数，第k个监控视频装置与第k+1个监控视频装置为相邻监控视频装置； S22：利用傅里叶变换处理分别得到待监测目标图像和监控图像的频域表示和，并分别提取频域表示结果的频域相位信息： ； ； 其中： 表示频域表示的幅值信息，表示频域表示的相位信息； 表示频域表示的幅值信息，表示频域表示的相位信息； 其中待监测目标图像中任意第i个像素的相位信息为，所有图像的像素数均为N，则待监测目标图像的频域相位均值为，监控图像的频域相位均值为，表示监控图像中任意第i个像素的相位信息； S23：计算待监测目标图像和监控图像的频域相似度： ； ； ； ； 其中： N表示图像的像素总数； 分别表示待监测目标图像和监控图像的相位信息标准差，表示两者的相位信息协方差； S24：分别将待监测目标图像和监控图像转换为灰度图和，并计算得到待监测目标灰度图像和监控灰度图像的灰度域相似度： ； 其中： 表示待监测目标灰度图像的平均像素灰度值，表示待监测目标灰度图像的灰度值标准差； 表示监控图像的平均像素灰度值，表示监控图像的灰度值标准差； S25：将频域相似度与灰度域相似度的均值作为待监测目标图像和监控图像的相似性度量值，并对相似性度量值进行归一化处理，得到归一化处理后的相似性度量值，所述归一化处理的公式为： ； 其中： 表示t时刻中K个监控视频装置所拍摄监控图像与待监测目标图像的最大相似性度量值； 表示t时刻中K个监控视频装置所拍摄监控图像与待监测目标图像的最小相似性度量值。

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