一种基于自然资源图像的运动目标检测装置

专利主权项内容

1.一种基于自然资源图像的运动目标检测装置，其特征在于，包括图像获取模块、图像差分处理模块、运动场景重建模块和运动目标确认模块；所述图像获取模块配置用于从多个动态运动分析数据采集自然资源图像识别相关数据，所述动态运动分析数据包括地理信息系统、三维图像和统计数据，采集到的自然资源图像识别相关数据包括空间分布、颜色指标和生态环境在内的多个维度；所述图像差分处理模块与图像获取模块相连，配置用于对采集到的自然资源图像识别相关数据进行预处理，所述预处理包括数据清洗、格式转换和数据配准，并使用图像处理算法对三维图像进行处理，提取包括土地覆盖类型特征、土地利用模式在内的地理运动特征；所述运动场景重建模块与图像差分处理模块相连，配置用于根据设定的场景重建模型和算法对所述图像差分处理模块提供的数据进行运动场景重建，所述场景重建模型综合考虑空间分布、颜色指标、生态环境和地理运动特征在内的多个图像识别维度；所述运动目标确认模块与运动场景重建模块相连，配置用于将运动场景重建的结果以运动目标分析模型的形式计算出，所述运动目标分析模型包括地图运动范围模型、运动速度模型和运动密度模型；运动场景重建模块具体通过如下步骤实现运动场景重建：从图像差分处理模块获取处理后的数据，包括空间分布、颜色指标、生态环境、地理运动特征和土地利用模式，预处理后确保数据格式适合于图网络模型的输入；构建图网络模型：根据数据分析自动确定图像识别维度间的关系和相互作用，即边的权重；将每个图像识别维度定义为图网络中的一个节点，图像识别维度包括空间分布、颜色指标、生态环境、土地覆盖类型特征和土地利用模式；采用相关性分析和影响程度分析自动构建边；使用监督学习算法分析数据集，确定最优的边权重；模型验证：将构建的图网络模型与实际案例或历史数据进行比较验证；所述的运动目标确认模块利用运动速度模型，包括柱状图、折线图或饼图，计算出统计数据和颜色指标，使用数据可视化技术计算出复杂数据，包括运动场景校准值的分布、各维度间的相关性，提供分析运动密度模型，包括场景重建结果的解释、推荐的图像识别策略。 搜索马 克 数 据 网