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申请/专利权人：武汉泰铭恒创信息技术股份有限公司

摘要：本发明涉及图像压缩存储领域，更具体地，本发明涉及一种基于大数据的交通警务智慧管理方法及系统，方法包括：将交通路口视频中每帧图像分割成若干种预设尺寸的子块，将所述子块分解成左奇异矩阵、对角奇异矩阵和右奇异矩阵；对子块进行压缩得到压缩后子块；计算数据压缩量和压缩损失评估值，将数据压缩量和压缩损失评估值的比值作为压缩性价比；计算压缩割裂程度，计算各种尺寸的合适度，所述合适度与所述压缩性价比正相关，与压缩割裂程度负相关；基于合适度最大的尺寸完成图像压缩存储，以辅助交通警务管理。通过自适应分块尺寸来提高图像的压缩效果，进而降低数据存储量。

主权项：1.一种基于大数据的交通警务智慧管理方法，其特征在于，包括：采集交通路口视频；将交通路口视频中每帧图像分割成若干种预设尺寸的子块，通过奇异值分解将所述子块分解成左奇异矩阵、对角奇异矩阵和右奇异矩阵；在所述对角奇异矩阵中筛选出若干特征值作为优选特征值，包括：将所述对角奇异矩阵中的所有特征值进行降序排列，将前M个特征值的累加和与所有特征值累加和的比值记为第一比值，响应于第一比值小于预设比例阈值，将前M+1个特征值的累加和与所有特征值累加和的比值记为第二比值，响应于第二比值不小于预设比例阈值，停止迭代，将前M+1个特征值作为优选特征值，M表示小于所有特征值数量的任意一个大于0的整数；将所述对角奇异矩阵中非优选特征值、左奇异矩阵和右奇异矩阵中对应的特征向量置零处理，利用置零后的对角奇异矩阵、左奇异矩阵和右奇异矩阵进行逆变换得到压缩后子块；计算数据压缩量，包括：将一种尺寸的一个子块的对应对角奇异矩阵中特征值的数量与优选特征值的数量作差之后，再除以对应对角奇异矩阵中特征值的数量得到该子块的数据压缩量；所述数据压缩量与优选特征值的数量负相关；计算压缩损失评估值，包括： ；其中，，分别表示第i种尺寸的第j个压缩后子块的高斯混合模型中第k个单高斯模型的均值向量和协方差矩阵，，分别表示第i种尺寸的第j个子块的高斯混合模型中第k个单高斯模型的均值向量和协方差矩阵，K表示高斯混合模型中的单高斯模型的数量，表示向量的模长，表示矩阵的L2范数，表示第i种尺寸的第j个子块的压缩损失评估值；将数据压缩量和压缩损失评估值的比值作为压缩性价比；计算压缩割裂程度，包括：获取一种尺寸的一个子块的边缘图像，将该子块中与邻接子块相邻的边缘像素记为分析边缘像素，将所述分析边缘像素与邻接子块中最近的边缘像素构成的向量与水平向右单位向量的夹角作为纹理方向夹角，将纹理方向夹角与所述分析边缘像素和邻接子块中最近边缘像素的欧氏距离的乘积作为纹理描述子，将所有分析边缘像素的纹理描述子构成纹理描述子序列；获取该子块的压缩后子块的纹理描述子序列；将该子块的纹理描述子序列与压缩后子块的纹理描述子序列的DTW距离作为该子块的压缩割裂程度；所述压缩割裂程度与所述子块和压缩后子块的纹理描述子的差异正相关，所述纹理描述子用于描述子块和相邻子块之间的邻接边缘像素的连线方向以及邻接边缘像素的距离情况；计算各种尺寸的合适度，所述合适度与所述压缩性价比正相关，与压缩割裂程度负相关；基于合适度最大的尺寸完成图像压缩存储，以辅助交通警务管理。

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