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龙图腾网获悉山东新一代信息产业技术研究院有限公司申请的专利一种基于传统图像处理的机柜分割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：CN117314933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202311221467.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于传统图像处理的机柜分割方法是由韩哲;尹青山;索春宝设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于传统图像处理的机柜分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于传统图像处理的机柜分割方法，属于机柜图像分割技术领域，本发明基于机房采集的机柜图像，从图中分割中机柜设备所占区域，从而辅助进行机房数据分析。并利用到机房数据分析中，可以应用到机房巡检机器人等产品中；可单独使用；该方法可与深度学习图像分割方法进行联合提高性能和适应性；可单独运行得到机柜分割结果。

本发明授权一种基于传统图像处理的机柜分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于传统图像处理的机柜分割方法，其特征在于， 图像采集，图像采集设备采集包含机柜的图片； 对包含机柜的图片进行图像处理分析包括：机柜图片纹理提取，纹理分析、纹理统计、根据统计结果找出机柜设备区域，对机柜设备区域信息进行输出； 其中， 机柜图片纹理提取包括基于图像的边缘提取方法，包括sobel算子、loG算子、Prewitt算子、Roberts算子和Scharr算子和Canny边缘提取的方法； 纹理分析包括对于图片纹理进行筛选，包括通过纹理的连通域大小、连通域形状、纹理走向的方式筛选候选纹理区域； 纹理统计包括对候选纹理区域的个数、在图像中的位置、图像中所占的像素个数进行统计，得到统计数据； 对统计数据进行汇总，利用数据阈值分析、数据值投票的方式获取到设备物体的边界信息； 对边界信息进行处理，输出机柜设备的区域，并用矩形框或者机柜区域掩膜的形式进行表示，为其它数据分析步骤提供可用信息； 基于深度学习的图像分割方法包括U-Net、DeepLab、Mask-RCNN、FCN、PSPNet、HRNet、AttentionMechanism方法； 需要图像作为训练集，进行标记和模型预先训练，得到模型后，用于后续对机柜图像的分割； 需要图像作为输入，输出与机柜图像的分割输出的格式相同； 包括两种方法各自运行分割结果，进行结果求交集或者并集作为最后的分割结果； 对图像所占像素个数进行统计得到的统计值大于阈值H的则增加投票信息，小于该阈值的减少投票信息； 对投票信息大于T的候选区域则为设备的边缘区域，对该候选区域求取中间线，作为机柜设备的边缘，并根据该边缘输出设备的边界信息； 矩形框包括两种形式，一种是矩形框在图像的左上角坐标和矩形框的长和宽，一种是矩形框在图像中左上角的坐标和右下角的坐标； 机柜区域掩膜是指与初始图像输入相同的大小的单通道图像，该图像中是设备的区域设置为大于零的值，不是设备的区域设置为等于零的值。

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