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龙图腾网获悉南京广播电视系统集成有限公司申请的专利一种基于图像特征分析的视频监控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：CN120147978B 。

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：202510127854.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于图像特征分析的视频监控系统是由胡斌勇;王金红;杨逸宽;翟晓佳设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像特征分析的视频监控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及视频监控技术领域，具体为一种基于图像特征分析的视频监控系统。本发明包括：多模态视频信号采集模块、环境适应性信号增强模块、环境适应性检测识别模块和异常行为监控模块；首先通过采集多模态视频信号和环境数据，生成多模态视频帧序列并构建环境状态向量；基于环境状态向量从信号增强策略集中选择最优信号增强策略子集，处理多模态视频帧得到优化多模态视频帧；然后提取多模态信号特征，并生成融合特征向量，对融合特征向量进行目标检测提取车辆区域和车牌区域，进一步识别车辆类型及车牌号；最后对车辆进行跟踪得到车辆轨迹信息，识别异常行为进行报警和信息存储。本发明提高了复杂天气环境下视频监控系统的可靠性。

本发明授权一种基于图像特征分析的视频监控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像特征分析的视频监控系统，其特征在于，包括： 多模态视频信号采集模块，通过集成可见光视频信号、红外视频信号和热成像视频信号采集多模态视频信号，同时采集环境数据，所述环境数据包括光照强度、温度、降水量和能见度；对所述多模态视频信号进行时间戳同步生成多模态视频帧序列，基于所述环境数据构建环境状态向量； 环境适应性信号增强模块，构建信号增强策略集，所述信号增强策略集包括去雨模型、去雾模型和光照补偿模型；基于所述环境状态向量从所述信号增强策略集中选择最优信号增强策略子集，通过所述最优信号增强策略子集对多模态视频帧进行处理得到优化多模态视频帧； 基于所述环境状态向量从所述信号增强策略集中选择最优信号增强策略子集包括： 根据所述多模态视频帧计算对比度、清晰度和噪声水平，得到原始质量向量； 根据所述原始质量向量和所述环境状态向量，预测每个信号增强策略处理所述多模态视频帧后，得到的预测增强质量向量；所述预测增强质量向量包括预测对比度、预测清晰度和预测噪声水平； 根据所述预测增强质量向量，计算增强策略得分： ； ； 其中，表示所述增强策略得分；表示所述信号增强策略集中第i个所述信号增强策略；表示所述多模态视频帧；表示所述环境状态向量；表示将用于处理的所述预测对比度；表示将用于处理的所述预测清晰度；表示将用于处理的所述预测噪声水平；表示所述信号增强策略与所述环境状态向量的相关性；、、和表示权重参数；n表示所述环境状态向量中的分量个数；βj表示第j个环境状态分量的权重参数；G表示环境策略映射矩阵，矩阵中每个元素表示信号增强策略对环境状态分量的适用程度；Gij表示pi对第j个环境状态分量的适用程度； 根据采集不同天气环境数据和对应天气环境下的图像样本数据，构建训练集；针对每个所述信号增强策略，通过机器学习方法建立增强预测模型并通过所述训练集进行训练；将所述原始质量向量和所述环境状态向量输入所述增强预测模型，得到每个所述信号增强策略的所述预测增强质量向量所述增强策略得分对全部所述信号增强策略进行从大到小排序，选择前个所述信号增强策略作为所述多模态视频帧的所述最优信号增强策略子集； 环境适应性检测识别模块，包括特征融合单元、目标检测单元和目标识别单元；所述特征融合单元基于所述优化多模态视频帧提取多模态信号特征，结合所述环境状态向量生成融合特征向量；所述目标检测单元基于所述融合特征向量，通过目标检测网络提取车辆区域和车牌区域；所述目标识别单元根据所述车辆区域和所述车牌区域识别车辆类型及车牌号； 异常行为监控模块，包括监控跟踪单元和行为判定单元；所述监控跟踪单元对所述多模态视频帧序列中的车辆进行跟踪得到车辆轨迹信息；所述行为判定单元根据所述车辆轨迹信息识别异常行为进行报警，并存储对应的车辆信息和异常行为信息。

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