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龙图腾网恭喜深圳市小鹰视界智能有限公司申请的专利一种移动终端远程控制监控系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119135847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411587779.1，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权一种移动终端远程控制监控系统及方法是由洪波;严国潮设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动终端远程控制监控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及远程监控技术领域，具体为一种移动终端远程控制监控系统及方法，系统包括视频动态编码模块、内容重要性分析模块、认知负载调整模块和音频优化与报警模块。本发明中，通过动态调整视频编码参数使网络带宽的变化能够得到实时响应，显著增强数据传输中的稳定性和适应性，通过解析视频帧精准捕捉动态内容与颜色变化，即刻定位并提取关键事件，从而极大提高应急响应的速度和精度，利用视频流复杂度评估来动态分配认知资源，根据实际需求调整资源配置，保证监控质量的同时，优化资源使用效率，音频处理的优化与实时警报策略调整，确保声音信息的清晰传达和警报及时性，提升整体响应能力和效果。

本发明授权一种移动终端远程控制监控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种移动终端远程控制监控系统，其特征在于：所述系统包括：视频动态编码模块基于网络带宽，结合监控到的实时数据进行视频数据的编码参数调整，调节比特率和分辨率匹配网络变化，获取编码参数调整结果；内容重要性分析模块采用所述编码参数调整结果，进行视频帧实时解析，进行动态内容和显著颜色变化画面的定位和提取，根据定位提取结果分离前景元素，识别关键动作或事件的发生，确定监控关注点，得到关键内容标识结果；认知负载调整模块通过所述关键内容标识结果，对视频流复杂度进行评估，结合差异监控场景需求动态调配分析资源，根据分析资源动态调配结果调整监控视频解析深度，优化当前资源配置匹配差异复杂度的监控场景，建立认知资源分配方案；音频优化与报警模块基于所述认知资源分配方案，分离关键声源包括人声和警报声，对关键声源进行清晰度增强和优先级排序，结合实时监控视频分析调整报警信号的响应策略，得到远程控制警报触发方案；所述编码参数调整结果的获取步骤为：实时监控网络带宽和数据流量，记录当前带宽和数据流量使用情况，生成实时网络状态记录；根据所述实时网络状态记录，评估当前网络容量对视频数据流的支持能力，采用公式： 计算并输出调整后的视频流比特率，其中，代表实时监控的网络带宽，代表带宽利用率，代表当前视频数据流的数量；使用所述调整后的视频流比特率，调整视频编码的分辨率，匹配网络变化，获取编码参数调整结果；所述动态内容和显著颜色变化画面的定位和提取步骤为：应用所述编码参数调整结果对输入的视频流进行实时帧解析，检测每一帧内的像素变动和色彩波动，生成实时视频帧分析数据；基于所述实时视频帧分析数据，定位和提取画面中的动态内容和显著颜色变化内容，采用公式： 计算视频帧颜色变化的平均值，识别显著颜色变化，生成动态内容定位数据，其中，代表第个像素点的红、绿、蓝色彩值，为当前帧所有像素的平均红、绿、蓝色彩值，为像素点总数；根据所述动态内容定位数据，执行图像识别流程，提取关键动态事件和显著颜色变化的实际画面，生成动态内容和显著颜色变化画面提取结果；所述关键内容标识结果的获取步骤为：利用所述动态内容和显著颜色变化画面提取结果，分离视频画面中的前景元素与背景，比对每一帧中的颜色和运动数据与原始背景模型，识别并标注前景物体，生成前景元素分离数据；基于所述前景元素分离数据，对前景中的关键动作或事件进行识别和分类，通过分析物体的运动模式和交互行为，确定动作类型和发生时间点，生成关键动作识别结果；综合所述关键动作识别结果，分析场景中的关键监控点，将行为信息与地点信息结合，确定监控重点，生成关键内容标识结果；所述分析资源的动态调配步骤为：基于所述关键内容标识结果，进行视频特征提取分析，确认关键事件的发生频率与场景转换速度，采用公式： 计算视频复杂度的总评分，评估视频复杂度，输出视频复杂度初步指标，其中，代表第个关键事件的发生频率，代表第个场景转换的速度，表示关键事件的数量；基于所述视频复杂度初步指标，与历史监控数据进行比对，识别与当前监控场景需求差异最大的视频段，生成需求差异分析结果；依据所述需求差异分析结果，进行分析资源动态调整，匹配当前监控需求差异，得到分析资源调配方案；所述认知资源分配方案的获取步骤为：根据所述分析资源调配方案，针对每个视频流调整解析深度，优化关键内容识别准确率，采用公式： 计算调整后的解析深度，得到解析深度调整结果，其中，是基础解析深度，为视频复杂度评分，是复杂度界限阈值，是调整系数；使用所述解析深度调整结果，实时监测资源使用情况和视频流变化，确认资源分配与实际监控需求动态对应，生成最优资源配置方案；根据所述最优资源配置方案，分析未来资源需求和场景变化，自动更新监控资源分配，构建认知资源分配方案；所述远程控制警报触发方案的获取步骤为：根据所述认知资源分配方案，启动声音分析，从实时环境中收集音频流，筛选包括人声和警报声的片段，得到音源初步识别结果；基于所述音源初步识别结果，应用频谱分析进行深度分析，区分人声和警报声，采用公式： 计算两种声源的频率成分强度量化指标，得到声源分离结果，其中，和分别代表人声和警报声的最大频率成分，是微小值，用于规避除零错误；根据所述声源分离结果，调整警报响应策略，确保在紧急情况下人声优先处理，获取远程控制警报触发方案。

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