轨道场景下基于深度学习的音视频与图像融合监控分析系统及方法
申请号:CN202411663105
申请日期:2024-11-20
公开号:CN119562032A
公开日期:2025-03-04
类型:发明专利
摘要
本发明涉及轨道交通安全管理技术领域,具体地说,涉及轨道场景下基于深度学习的音视频与图像融合监控分析系统及方法,包括:数据采集模块:用于收集轨道场景下的音频数据和视频数据;音频处理模块:用于接收收集的音频数据,并对音频数据进行噪声去除和分割,得到多个音频段;视频处理模块:用于接收收集的视频数据,并对视频数据进行信号增强和拼接;数据分析模块:用于使多个音频段和拼接后的视频在时间上保持一致,基于神经网络完成分类功能。本发明中,对音频数据进行噪声去除和音频分割,对视频数据进行图像增强和拼接,还融合音频数据和视频数据,提高了对轨道场景中各种事件分类的准确性。
技术关键词
监控分析系统
音频
音视频
优化卡尔曼滤波
协方差矩阵
双流神经网络
图像
估计误差
轨道
场景
数据分析模块
数据采集模块
Retinex算法
灰狼算法
噪声
分类功能
线性动态系统
监控分析方法