一种基于物联网的电动车入户监测方法

专利主权项内容

1.一种基于物联网的电动车入户监测方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取设置在预定区域的图像采集单元所采集的视频数据，根据视频段中各视频帧图像参量的差异计算动态离散表征值，以划分所述视频段的类别，所述图像参量包括亮度以及色度；步骤S2，仅将动态类型视频段传送至云端，传送过程包括，基于各视频帧中局部图像区域间图像参量的差异计算各视频帧的视觉复杂表征值，筛选出各视频帧的冗余图像区域，调整对冗余图像区域进行编码压缩时的编码压缩率，以对各视频帧编码压缩后将所得编码压缩数据传送至云端；步骤S3，对传送至云端的编码压缩数据进行分析，分析过程包括，对所述编码压缩数据进行解码得到若干还原视频帧，基于各所述还原视频帧中物体轮廓的面积初步筛选出特征视频帧，仅分析特征视频帧中是否存在目标物体，所述目标物体为预先所确定；在所述步骤S1中，按照公式(1)计算视频段对应的动态离散表征值G，
, 公式(1)中，Di表示所述视频段中第i视频帧的平均色度，ΔD表示所述视频段的平均色度，Ri表示所述视频段中第i视频帧的平均亮度，ΔR表示所述视频段的平均亮度，n表示所述视频段中视频帧数量，i为大于0的整数；在所述步骤S1中，基于动态离散表征值划分所述视频段的类别的过程包括，将所述动态离散表征值与预定的动态离散表征阈值进行对比，若所述动态离散表征值大于等于所述动态离散表征阈值，将所述视频段的类别划分为动态类型；若所述动态离散表征值小于所述动态离散表征阈值，将所述视频段的类别划分为静态类型；所述步骤S2中，获取视频帧中各局部图像区域的图像参量，根据公式(2)计算视觉复杂表征值E，
, 公式(2)中，Dei表示视频帧第i局部图像区域的平均色度，ΔDe表示所述视频帧的平均色度，Rei表示视频帧第i局部图像区域的平均亮度，ΔRe表示所述视频帧的平均亮度，ne表示所述视频帧中局部图像区域的数量，i为大于0的整数。