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龙图腾网获悉西安星讯智能通信科技有限公司申请的专利基于视频监控的图像信息传输方法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：CN120881239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511367396.8，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权基于视频监控的图像信息传输方法是由冯兴龙;祖瑾伟;卢宇森;张亚飞;李渊;韩妙技;王静;吕瑞兰设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频监控的图像信息传输方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提出了基于视频监控的图像信息传输方法，包括：根据像素点与内容区域的边缘的位置关系得到内容区域的运动概率；根据最新监控视频图像中包围框与其匹配框的位置关系，得到包围框的运动向量以及预测中心位置；根据包围框与其匹配框的运动向量的差异情况，得到像素点的整体改变程度；根据像素点在其状态评估图像的整体改变程度，得到像素点的状态改变程度；根据像素点的状态改变程度，得到包围框的状态改变概率；根据包围框的状态改变概率，得到预测包围框；根据预测包围框结合运动概率得到清晰需求度。本发明通过清晰需求度对下一帧的监控视频图像进行处理传输，保证传输效率的同时，提高了重要图像内容的清晰度。

本发明授权基于视频监控的图像信息传输方法在权利要求书中公布了：1.基于视频监控的图像信息传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取连续多帧的监控视频图像； 根据最新监控视频图像获取若干内容区域以及每个像素点的灰度差分值；根据像素点与内容区域的边缘的位置关系以及像素点的灰度差分值，得到每个内容区域的运动概率； 获取每一帧监控视频图像中的若干包围框及其置信度，以及每个包围框的匹配框；根据最新监控视频图像中包围框与其匹配框的位置关系，得到每个包围框的运动向量以及预测中心位置；根据包围框与其匹配框的运动向量的差异情况，得到每个包围框中每个像素点的整体改变程度；在最新监控视频图像中，获取每个像素点的状态评估图像；根据像素点在其状态评估图像的整体改变程度，得到每个像素点的状态改变程度；根据包围框与每个像素点的距离以及像素点的状态改变程度，得到每个包围框的状态改变概率； 在最新监控视频图像中，根据包围框的状态改变概率，结合预测中心位置，得到每个包围框的预测包围框；根据包围框的置信度以及预测包围框，结合所述内容区域的运动概率，得到每个像素点的清晰需求度；根据像素点的清晰需求度对采集得到的下一帧监控视频图像进行清晰度调节和传输； 所述根据最新监控视频图像获取若干内容区域以及每个像素点的灰度差分值，包括的具体方法为： 在获取到的监控视频图像中，分别将每一帧监控视频图像进行灰度化操作，得到若干张监控灰度图像；获取最新监控视频图像对应的监控灰度图像与其前一帧监控视频图像对应的监控灰度图像的差分图像，记为当前差分图像； 对最新监控视频图像对应的监控灰度图像进行DBSCAN聚类，得到若干灰度类簇；在最新监控视频图像对应的监控灰度图像中，将属于同一灰度类簇的像素点构成的单个区域，记为一个内容区域； 将最新监控视频图像对应的监控灰度图像中的任意一个像素点记为目标像素点，将目标像素点在当前差分图像中对应位置的灰度值，记作目标像素点的灰度差分值； 所述每个包围框的匹配框，具体的获取方法为： 对于任意一帧监控视频图像中的任意一个包围框，获取该包围框与上一帧的监控视频图像中每一个包围框的交并比，将交并比最高的包围框记为该包围框的匹配框； 所述根据最新监控视频图像中包围框与其匹配框的位置关系，得到每个包围框的运动向量以及预测中心位置，包括的具体方法为： 对于最新监控视频图像中的任意一个包围框，将该包围框的匹配框的中心位置到该包围框的中心位置的向量，记为该包围框的运动向量； 将该包围框的中心位置沿该包围框的运动向量进行移动所得到的位置，记作该包围框的预测中心位置； 所述根据包围框与其匹配框的运动向量的差异情况，得到每个包围框中每个像素点的整体改变程度，包括的具体方法为： 对于任意一帧的监控视频图像中的任意一个包围框，将该包围框的运动向量与前一帧的监控视频图像中的匹配框的运动向量的差向量的模长的线性归一化结果，记作该包围框的状态改变指数； 将任意一帧监控视频图像记为目标监控视频图像；对于目标监控视频图像中的任意一个包围框以及该包围框中的任意一个像素点，将该包围框的状态改变指数，记作该包围框对该像素点的改变贡献指数；将目标监控视频图像中所有包含该像素点的包围框对该像素点的改变贡献指数的均值，记作该像素点在目标监控视频图像的整体改变程度； 所述在最新监控视频图像中，获取每个像素点的状态评估图像，包括的具体方法为： 对于最新监控视频图像中的任意一个像素点，将该像素点对应到任意一帧监控视频图像中，若该像素点存在于该监控视频图像的任意一个包围框中，则将该监控视频图像记为该像素点的状态评估图像。

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