CN119478428A 基于智能安防的图像智能分割方法及系统 （深圳市五兴科技有限公司）

道兴东社区67区大仟工业厂区1号厂基于智能安防的图像智能分割方法及系统，包分割图像，在图像分割水平满足预设分割需求2采集智能安防区域的待分割图像，识别所述待分割图像的原始像素计算所述增强图像的类间方差，利用所述类间方差寻找所述增强图像的前景目标像采集所述目标背景分离图像在多尺度分辨率下的图像特征，得到计算所述初始分割图像的类间散度矩阵，利用所述类间散;基于所述灰度直方图计算所述增强图像的平均灰度值，计算基于所述平均灰度值、所述背景类平均灰度值及所述前景类平均3;将所述目标背景分离图像输入至预配置的神检测所述抑制图像的图像边缘，基于所述图像边缘对所述抑制图将所述语义特征映射到所述特征矩阵中，以对所述语义特征和所述4将所述语义知识补充特征作为输出信息后，对所述语义知;其中，β表示均交并比，kab表示二次分割图像中真实值为a类被预测为b类的像素数图像初始分割模块，用于采集所述目标背景分离图像在多尺度分辨率下的图像特征，56;其中，L(x,y)表示均值像素，(x,y)表示待分割图像的一个像素点，H表示像素点(x,y)领域的行数，L表示像素点(x,y)领域的列数，f(x,y)表示待分割图像像素点(x,y)的像;7将所述目标背景分离图像输入至预配置的神;数量，M表示二次分割图像的类别个数，kaa表示二次分割图像中预测正确的像素数量，kba表示二次分割图像中预测错误的像素数量，8[0016]相比于背景技术所述问题，本发明实施例通过采集智能安防区域的待分割图像，图2为本发明一实施例提供的实现所述基于智能安防的图像智能分割方法的模块9法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行。所述服务端包括但不限于：参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于智能安防的图像智能分割方法的流[0022]本发明实施例通过所述采集智能安防区域的待分割图像可以从智能安防区域获;其中，L(x,y)表示均值像素，(x,y)表示待分割图像的一个像素点，H表示像素点(x,y)领域的行数，L表示像素点(x,y)领域的列数，f(x,y)表示待分割图像像素点(x,y)的[0030]本发明实施例通过所述计算所述增强图像的类间方差可以为后续准确区分前景;[0034]本发明实施例通过所述利用所述类间方差寻找所述增强图像的前景目标像素可景分离图像能够最大程度地还原真实场景中前景目标和背[0050]本发明实施例通过所述采集所述目标背景分离图像在多尺度分辨率下的图像特利用所述神经网络对所述目标背景分离图像进行水平池化和竖直池化，得到联级特征图，多层卷积特征图可使用神经网络中配置的多个卷积层，让联级特征图依次经过这些卷积[0061]本发明实施例通过所述计算所述初始分割图像的类间散度矩阵可以为后续的边图像目标可以对图像中目标物体进行准确的分类识别，这是智能安防系统的核心功能之[0075]本发明实施例通过所述基于所述增强目标信息对所述初始分割图像进行二次图长等按照新确定的依据对初始分割图像重新进行分割操作实现。[0077]本发明实施例通过所述计算所述二次分割图像的图像分割水平可以判断当前的;数量，M表示二次分割图像的类别个数，kaa表示二次分割图像中预测正确的像素数量，kba表示二次分割图像中预测错误的像素数量，[0080]更进一步的，本发明实施例通过所述在所述图像分割水[0083]本发明所述一种基于智能安防的图像智能分割系统200可以安装于电子设备中。所述图像初始分割模块203，用于采集所述目标背景分离图像在多尺度分辨率下[0085]详细地，本发明实施例中所述基于智能安防的图像智能分割系统200中的所