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申请/专利权人：广东工程宝科技有限公司

摘要：本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种报修方法及报修系统，方法包括步骤：获取监控摄像头历史数据中监控时段的灰度图像作为样本图像，生成样本图像序列；对前一时刻的样本图像进行特征分析和预测，得到当前时刻的预测图像，计算当前时刻的预测图像与当前时刻的样本图像的差异度；将当前时刻及以前的差异度组成差异度序列，设置差异度阈值范围，计算后一时刻实时监控图像与后一时刻的预测图像之间的差异度作为调整差异度，根据调整差异度调整差异度阈值范围；计算异常可能性，响应于异常可能性大于预设的可能性阈值，生成报警信号。本申请对监控图像通过图像特征分析并对图像特征进行预测，具有提高预测准确性的效果。

主权项：1.一种报修方法，其特征在于，包括步骤：获取监控摄像头历史数据中监控时段的灰度图像作为样本图像，按时间的行走方向生成样本图像序列；对前一时刻的样本图像进行特征分析和预测，得到当前时刻的预测图像，计算当前时刻的预测图像与当前时刻的样本图像的差异度；将当前时刻及以前的所有差异度组成差异度序列，取差异度序列中所有差异度的最大值和最小值作为差异度阈值范围的端值，计算后一时刻实时监控图像与后一时刻的预测图像之间的差异度作为调整差异度，根据调整差异度对差异度阈值范围进行调整；计算异常可能性，响应于异常可能性大于预设的可能性阈值，生成报警信号，异常度可能性的计算公式为： ，其中，表示异常度可能性，表示调整差异度，表示差异度序列中所有差异度的最大值，表示差异度序列中所有差异度的最小值，表示差异度序列中所有差异度的均值；对前一时刻的样本图像进行特征分析和预测，得到当前时刻的预测图像，计算当前时刻的预测图像与当前时刻的样本图像的差异度，包括步骤：对前一时刻的样本图像进行特征提取，得到每个像素点所在位置的梯度方向和梯度幅值，根据梯度方向和梯度幅值获取特征向量；通过指数平滑法对特征向量进行预测，获取当前时刻的预测向量，计算当前时刻的预测向量与当前时刻的特征向量之间的特征差异度作为所述差异度，差异度的计算公式为： ，其中，表示预测图像和样本图像之间的差异度，表示样本图像包含行像素点，表示样本图像包含列像素点，代表像素点的坐标，代表预测图像中像素点的梯度方向的预测值，代表预测图像中像素点处梯度幅值的预测值，代表样本图像中像素点的梯度方向，代表样本图像中处像素点的幅值。

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