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申请/专利权人：南京诺扩卜智能科技有限公司

摘要：本发明涉及一种楼宇物业管理系统，包括：分发采集机构，包括设置在小区物业管理区域的各个位置处的各个超清摄像器件，用于分别获得各个位置分别对应的现场捕获画面；优化滤波机构，用于将对应的对比度最高的滤波算法作为优选滤波算法执行对即时锐化图像的滤波处理，以获得并输出最终优化图像。本发明的楼宇物业管理系统能够运行BP神经网络模型基于图像数据分析每一种滤波算法处理后的图像的画面对比度，将最高的画面对比度对应的滤波算法作为目标滤波算法，从而为不同机位不同时刻的监控画面寻找到能够获得最佳画质的滤波算法，提升了物业监控管理方的监控效果。

主权项：1.一种楼宇物业管理系统，其特征在于，所述系统包括：分发采集机构，包括设置在小区物业管理区域的各个位置处的各个超清摄像器件，用于分别获得各个位置分别对应的现场捕获画面，所述各个位置包括小区出入口、车库出入口、机房以及小区围墙的多个视频采集点；随机切换机构，与所述分发采集机构连接，用于随机在各个位置分别对应的现场捕获画面进行画面内容切换，并将切换获得的画面作为待优化画面输出；形态学处理设备，与所述随机切换机构连接，用于对接收到的待优化画面依次执行先膨胀后腐蚀的形态学处理，以获得并输出相应的形态学处理图像；内容增强设备，与所述形态学处理设备连接，用于对接收到的形态学处理图像执行基于分布函数的直方图均衡处理，以获得并输出相应的定制增强图像；锐化处理设备，与所述内容增强设备连接，用于对接收到的定制增强图像执行基于USM滤镜的锐化处理，以获得并输出相应的即时锐化图像；预测操作机构，与所述锐化处理设备连接，用于获取所述即时锐化图像，解析即时锐化图像的各个像素点分别对应的各个像素值，以及确定即时锐化图像的多项内容数据，所述即时锐化图像的多项内容数据为所述即时锐化图像的像素行数量、像素列数量以及主要噪声类型总数，对BP神经网络执行与即时锐化图像的清晰度反向关联的次数的各次学习处理，以获得对应的BP神经网络模型，将即时锐化图像的多项内容数据、即时锐化图像的各个像素点分别对应的各个像素值以及当前滤波算法的代码数值表示同时输入到所述BP神经网络模型，并运行所述BP神经网络模型以获得其输出的对所述即时锐化图像执行完当前滤波算法后获得的画面的对比度，其中，主要噪声类型为噪声幅值超过设定幅值限量的噪声类型；优化滤波机构，与所述预测操作机构连接，用于将对应的对比度最高的滤波算法作为优选滤波算法执行对所述即时锐化图像的滤波处理，以获得并输出最终优化图像，其中各种滤波算法分别基于BP神经网络模型获得各自分别对应的各份对比度；其中，随机在各个位置分别对应的现场捕获画面进行画面内容切换，并将切换获得的画面作为待优化画面输出包括：采用随机函数随机在各个位置分别对应的现场捕获画面进行画面内容切换，并将切换获得的画面作为待优化画面输出。

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