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大街与新城东路交口隆泰广场2号楼-司一种基于机器视觉的管道周边环境自动监基于机器视觉的管道周边环境自动监测方法及元基于高斯混合模型对每一子区域数据进行处预警等级。本申请实现了对监测范围的全面感2处理单元，被配置为实时采集所述警戒范围的图像数据作为待分析数据，调整单元，被配置为当所述预警单元确定预警等级为所;所述判断单元采集历史图像数据，在所述历史图像数据中筛选与所所述判断单元将所述模型建立数据进行图像分割，剔除管道外其基于初始化参数估计所述模型建立数据中每一数据点属于各个计算所述子区域数据每一像素属于当前模型的概率，当3;第j个高斯分布的混合权重，N(XIuj,EM)表示第j个高斯分布的概率密度函数。所述判断单元对所述子区域数据中发生变动的像素进行图像比对确定所述变动类型，;所述预警单元分别将所述风险因子与预先设定的第一风险阈值和第二风险阈值进行所述调整单元根据所述累计监测结果获取变动区域面积变化曲线，所述调整单元对所述区域面积变化曲线进行分4所述调整单元根据所述第一曲线以及第三曲线对所述风险因子进行调所述调整单元根据所述区域面积变化曲线获得变动区域面积;;采集待监测范围内的图像数据，对所述图像数据进行边缘识别，实时采集所述警戒范围的图像数据作为待分析数据，基于高斯混合模型对每一所述子区域数据进行处理，并将所述风险因子与风险阈值进行比对，确定预警等级，所述预警等5于管道及其周边环境的实时监测与风险评估变得尤为重要。尤其是在管道外部环境复杂、[0005]鉴于此，本发明提出了一种基于机器视觉的管道周边环旨在解决当前管道周边环境自动监测技术中存在的缺乏动态调整能力，监测过程费时费动类型并根据所有发生变动的子区域确定风6[0021]基于初始化参数估计所述模型建立数据中每一数据点属表示第j个高斯分布的混合权重，N(XIuj,EM)表示第j个高斯分布的概率密度函[0028]所述判断单元对所述子区域数据中发生变动的像素进行图像比对确定所述变动7[0032]所述预警单元分别将所述风险因子与预先设定的第一风险阈值和第二风险阈值[0034]进一步的，所述调整单元根据累计监测结果判断是否对所述风险因子进行调整8[0058]图1为本发明实施例提供的基于机器视觉的管道周边环境自动监测系统的结构框[0059]图2为本发明实施例提供的基于机器视觉的管道周边环境自动监测方法的流程9别技术精准定位管道信息与障碍物信息。通过高斯混合模型对每个子区域进行动态处理，能够全面地监测到周围环境的每一变化，避免了传统监测方法中局限性和监测盲区的问[0069]在本申请的一些实施例中，采集单元根据管道信息与障碍物信息确定警戒范围表示第j个高斯分布的混合权重，N(XIuj,EM)表示第j个高斯分布的概率密度函基于图像分割和高斯混合模型的处理手段，能够在大量的图像数据中高效识别出变动区[0119]这些计算机程序指

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