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龙图腾网获悉合肥保云联信息科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的监控识别方法及装置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：CN121121632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511219880.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于机器视觉的监控识别方法及装置是由李倩;杨存选;张亚南;朱大陆;祖磊;张亮设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的监控识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的监控识别方法及装置，涉及机器视觉技术领域；方法包括，通过获取目标区域的图，提取所有像素点对应的像素值；根据像素值与预设像素阈值进行划分得到不同状态的像素点，不同状态的像素点包括强像素点、弱像素点和正常像素点；根据不同状态的像素点进行动态调控对应的学习权重系数；根据学习权重系数对图像进行增强操作得到目标图像；将目标图像代入目标识别模型得到识别结果；识别结果是在目标区域内是否存在目标物体的行为特征；根据目标图像的识别结果，确定目标物体的异常行为特征。本发明提高了图像的可视性，再对目标物体进行精确识别，提高了识别目标物体的精准度，进而降低安保人力资源成本。

本发明授权一种基于机器视觉的监控识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的监控识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域的图像，获取所述图像的所有像素点，提取所有像素点对应的像素值； 根据像素值与预设像素阈值进行划分得到不同状态的像素点，所述不同状态的像素点包括强像素点、弱像素点和正常像素点； 根据不同状态的像素点进行动态调控对应的学习权重系数； 根据学习权重系数对图像进行增强操作得到目标图像； 将目标图像代入目标识别模型得到识别结果；所述识别结果是在目标区域内是否存在目标物体的行为特征；根据目标图像的识别结果，确定目标物体的异常行为特征； 所述根据不同状态的像素点进行动态调控对应的学习权重系数包括： 将所有的强像素点对应的像素值求平均值得到平均强像素值，将所述平均强像素值代入目标训练神经网络模型得到第一学习权重系数； 将所有的弱像素点对应的像素值求平均值得到平均弱像素值，将所述平均弱像素值代入目标训练神经网络模型得到第二学习权重系数； 所述学习权重系数包括第一学习权重系数和第二学习权重系数； 所述根据学习权重系数对图像进行增强操作得到目标图像包括： S1：增强操作的计算公式为： 其中，LSx表图像调整后输出的像素值，Yx表示归一化后输入的像素值，x表示像素点，ρ表示学习权重系数，表示第n次增强后输出的像素值，n表示增强总次数； S2：对所有强像素点和所有弱像素点进行S1步骤；当迭代次数到达n时，则输出增强图像，所述增强图像记为目标图像。

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