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龙图腾网获悉甘肃省公路建设管理集团有限公司申请的专利云联网视频AI图像增强方法、系统、设备、介质及终端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：CN115272580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210913904.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权云联网视频AI图像增强方法、系统、设备、介质及终端是由郭凤斌设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本云联网视频AI图像增强方法、系统、设备、介质及终端在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了云联网视频AI图像增强方法、系统、设备、介质及终端。所述云联网视频AI图像增强方法包括：对获取的道路、车辆、地质构成的道路材质数据库进行图像分析，梳理图像属性，并归类整理，配合图像增强算法，通过材质替换、画面修补、对比增强、智能调配获得清晰画面。本发明增强了标清及以下图像的清晰度，使之达到符合要求的高清视频要求。本发明通过材质的算法更换，使得原有不清晰的图像变为高清的图像。由于公路视频相比较公安监控图像内容相对单一，故画面提升效果较为明显，从而提高了后期智能分析、事件检测功能的准确性，应用效果明显。本发明降低了监控设备的建设费用。本发明具备较好的兼容性。

本发明授权云联网视频AI图像增强方法、系统、设备、介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种云联网视频AI图像增强系统，其特征在于，所述云联网视频AI图像增强系统包括： 视频源数据处理模块1，用于通过私有协议对各条道路上传的视频数据进行视频图像的解析与分析，输出符合要求的视频数据； 道路材质数据库2，用于将从道路摄像机抽取出来材质、整理的材质、机器学习后智能制作的材质，构成包含道路、车辆、地质信息的道路材质数据库2； 智能AI增强算法模块3，用于对所述道路材质数据库2中的道路、车辆、地质的图像进行图像分析，梳理图像属性，并归类整理，配合图像增强算法，通过材质替换、画面修补、对比增强、智能调配进行道路、车辆、地质图像的增强； 画面输出模块4，用于输出道路、车辆、地质图像增强后视频图像； 智能AI增强算法模块3中，所述归类整理包括： 1将不同监测的视线方向STEC投影成VTEC；假设基于高清摄像机本地图像处理单元监测的全时段图像表示为，高清摄像机本地图像处理单元的静态图像表示为，动态图像表示为；那么投影到交通路段方向后，分别表示为、和；为避免投影误差较大，尽可能选取与路面相交的高度角； ； 式中，、分别表示和对应穿刺点处的交通路段距，表示高清摄像机的交通路段距；其中，，；为投影平均半径；H为投影的高度；，分别表示、对应的高清摄像机处的交通路段距； 2通过引入IRI模型分别计算交通路段动态和静态图像TEC值，其计算值分别为和；基于IRI模型表征的材质TEC上下部比值关系，计算得到初步归类的全时段图像监测值，如下式所示： ； 式中，为材质总数量，为材质属性，为归类后材质总数量未被模型化的系统性偏差，为归类后材质属性未被模型化的系统性偏差；此时，和均为与一样完整的材质TEC值； 图像增强算法采用Retinex方法，包括以下步骤： 引入半参数Retinex模型，将为归类后材质总数量未被模型化的系统性偏差，为归类后材质属性未被模型化的系统性偏差视为非参数参量，从偶然误差中分离出来，监测方程表示为下式： ； 式中，为监测向量；为误差向量；为列满秩设计矩阵；为对称正定方阵，是监测值的权；为描述不同类材质监测值之间未模型化系统偏差，即半参数分量； 为得到参数分量和非参数分量的唯一解，在平差准则中引入Retinex矩阵和平滑因子，即： ； 式中，为一个适当的整理矩阵，成为Retinex矩阵；为一个给定的纯量因子，在极小化过程中在与之间起平衡作用，称之平滑因子； 得未知参数X的估值为： ； 通过选取合适的平滑因子和Retinex矩阵，就得到非参数分量的估计值和参数分量的估计值；这样，当Retinex矩阵整理时，就把非参数分量和参数分量以及偶然误差从监测值中分离出来； 对Retinex矩阵的选取，通常采用自然样条函数法、时间序列法方法进行选取；对平滑因子，可采用信噪比法、L-曲线法及交叉核实法等方法进行选取； 在上述参数估计方法中，对于未知参数中的材质模型参数，采用： ； 式中，n,m分别为球谐函数的阶数，次数，为球谐函数展开的最大阶数；为规格化的勒让德函数；为材质穿刺点处的地磁或地理纬度；为穿刺点的日固经度，分别为穿刺点和经度；，为待估的球谐函数系数。

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