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申请/专利权人：深圳市百盛兴业科技有限公司

摘要：本申请提供了一种车载AI摄像头视觉识别系统，结合热成像图像和可见光图像以提高车辆的自动驾驶和安全监控性能，包括：热成像模组和摄像模组负责分别获取热成像图像数据和可见光图像数据；处理模组对获取的图像数据进行处理；识别模组根据处理后的图像数据识别物体信息；响应模组根据识别出的物体信息进行相应的响应。热成像模组和摄像模组被相邻设置，并具有相同的拍摄方向，以确保图像数据的一致性。处理模组进一步包括边缘提取模块和图像组合模块，以有效地结合和优化图像数据，从而提升识别模组的识别效果。通过这种技术方案，该视觉识别系统能够有效地增强图像数据，提高识别精度，并自动做出响应，增强车辆的自动化和安全性能。

主权项：1.一种车载AI摄像头视觉识别系统，其特征在于，包括：热成像模组，用于获取热成像图像数据；摄像模组，用于获取可见光图像数据；处理模组，用于处理热成像图像数据和可见光图像数据；识别模组，用于根据处理模块处理后的图像数据识别确定对应的物体信息；响应模组，用于根据所述识别模组生成的物体信息做出对应的响应；其中，所述热成像模组和摄像模组可通讯地连接于所述处理模组，所述处理模组可通讯地连接于所述识别模组，所述响应模组可通讯地连接于所述识别模组；其中，所述热成像模组和所述摄像模组被相邻地设置，且所述热成像模组和所述摄像模组具有相同的拍摄方向；其中，所述处理模组包括边缘提取模块和图像组合模块，所述边缘提取模块可通讯地连接于所述热成像模组，所述图像组合模块可通讯地连接于所述边缘提取模块和所述摄像模组，所述边缘提取模块和所述图像组合模块可通讯地连接于所述识别模组；其中，所述车载AI摄像头视觉识别系统进一步包括图像识别策略，包括以下步骤：A1，通过所述热成像模组获取热成像图像数据；A2，通过所述摄像模组获取可见光图像数据；A3，根据热成像图像数据通过所述边缘提取模块提取生成边缘图像数据；A4，根据热成像图像数据以预设的图像分割算法确定对应的物体像素区域数据；A5，根据边缘图像数据和可见光图像数据组合生成对应的边缘增强图像数据；A6，根据物体像素区域数据和边缘增强图像数据通过所述识别模组识别生成物体识别信息；其中，所述图像识别策略进一步包括以下步骤用于识别生成物体识别信息：F1，分别于边缘增强图像数据中获取各像素的像素位置；F2，若像素位置位于物体像素区域数据之外，则于边缘增强图像数据中将像素位置对应的像素灰度值设置为预设的像素缺省值；F3，定义边缘增强图像数据为背景遮盖图像数据；F4，根据背景遮盖图像数据以预设的目标识别模型生成各目标像素定位数据和对应的目标分类信息；F5，根据所有的目标像素定位数据和对应的目标分类信息组合生成物体识别信息；其中，所述图像识别策略进一步包括以下步骤用于生成训练数据以训练所述目标识别模型：G1，于预设的训练素材数据库获取对应的素材图像数据及对应的素材标签信息；G2，根据各素材图像数据分别提取对应的素材边缘图像数据；G3，以预设的选择比例于各素材图像数据选定对应数量的素材图像数据并定义为模拟图像数据；G4，分别对各模拟图像数据进行局部遮盖生成对应的遮盖图像数据；G5，根据各素材图像数据生成对应的素材灰度图数据；G6，根据各遮盖图像数据生成对应的遮盖灰度图数据；G7，根据各素材灰度图数据和遮盖灰度图数据及对应的素材边缘图像数据融合生成边缘增强素材灰度图数据；G8，根据各边缘增强素材灰度图数据和对应的素材标签信息组合生成对应的素材灰度图标签对；G9，根据所有的素材灰度图标签对组合生成训练数据。

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