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龙图腾网恭喜浙江工商大学申请的专利一种基于图像模糊度的实时物体静止检测方法及系统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：CN119323590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411875786.1，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于图像模糊度的实时物体静止检测方法及系统是由陈书界;杨遵守;王勋设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像模糊度的实时物体静止检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像模糊度的实时物体静止检测方法及系统，包括对视频流中的当前帧彩色图像转换为灰度图像和定长的灰度图像序列实时更新；灰度图像模糊度计算和模糊度序列实时更新；使用增量更新法实时更新平均图像并计算平均图像的模糊度；将平均图像的模糊度与模糊度序列中最大模糊度的比值作为相对静止系数，并与设定阈值比较，判断场景的运动状态。本发明通过融合连续多帧信息得到相对静止系数，可以实时、准确地，且稳定性良好，能有效抵抗噪声、光照变化的干扰。

本发明授权一种基于图像模糊度的实时物体静止检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像模糊度的实时物体静止检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、初始化缓存定长的图像序列，将序列中的每帧彩色图像转成灰度图像，计算图像序列中每张图像的模糊度，得到初始化模糊度序列；所述S1具体包括如下步骤：使用拉普拉斯算子计算拉普拉斯特征图像，根据得到的拉普拉斯图像特征计算方差，根据计算方差作为灰度图像的模糊度；所述使用拉普拉斯算子计算拉普拉斯特征图像包括：使用拉普拉斯算子计算图像中每个像素周围的灰度变化来获取边缘信息，将离散拉普拉斯算子： 在第t帧灰度图像It上进行卷积运算*，得到拉普拉斯特征图像Lt＝h*It；所述根据得到的拉普拉斯图像特征计算方差包括： 其中Lk表示拉普拉斯特征图像中第k个像素点的值，表示拉普拉斯图像的平均值；S2、将当前帧图像转成灰度图像，计算当前帧图像的模糊度；S3、用入列出列操作更新图像序列，更新模糊度序列；S4、使用增量更新法计算更新后图像序列的平均图像，计算平均图像的模糊度；所述使用增量更新法计算更新后图像序列的平均图像包括：平均图像只在时刻t≥N时有定义，其中N为给定图像与模糊度序列长度，具体包括：当时刻t＝0时，初始化序列图像之和St＝0；当时刻tN时，计算St＝St-1+It；当时刻t≥N时，计算St＝St-1-It-N+It，计算平均图像计算平均图像模糊度S5、用遍历法得到模糊度序列中的最大模糊度，计算当前平均图像的模糊度和序列最大模糊度的比值，将其作为相对静止系数，若相对静止系数大于预设的阈值，则表示当前时刻场景处于静止状态，否则为运动状态。

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