一种基于深度学习算法的摄像头

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于深度学习算法的摄像头。

背景技术

计算机视觉技术领域专注于使计算机能够从数字图像或视频中解释和理解视觉世界，结合图像处理、机器学习、模式识别等多种技术，以模仿和扩展人眼的视觉感知能力。计算机视觉的主要任务包括图像识别、对象检测、图像分割、场景重建等。计算机视觉的应用非常广泛，涉及从自动驾驶车辆、工业自动化到智能视频监控和健康医疗分析等多个领域。随着深度学习技术的发展，计算机视觉已实现在多个领域中的突破性进展，提高处理复杂视觉任务的准确性和效率。

其中，基于深度学习算法的摄像头是计算机视觉领域中的一个具体应用，其中深度学习算法被用于改进摄像头捕获的图像质量和提高图像分析的能力，摄像头利用如卷积神经网络（CNN）等模型，可以进行面部识别、对象跟踪、场景解析等高级视觉任务。深度学习算法用途广泛，不仅可用于安全监控，提高监控系统的智能化水平，还可以在零售分析中通过客户行为识别优化营销策略，或在自动驾驶技术中提供周边环境的精确识别与分析，显著提升决策的速度和安全性。

现有的计算机视觉技术中，尽管已广泛应用于多个领域，但在处理低光照环境下的图像捕获和分析时遇到困难，包括图像的细节丢失和色彩偏差，因为现有技术缺乏灵活适应不同光照条件的能力。现有技术在动态环境下的对象识别和追踪方面效率不高，特别是在快速移动或光线不足的条件下，容易出现跟踪误差，导致监控和行为分析的不准确。虽然摄像头已实施防抖措施，但依赖于后处理软件稳定视频，在实时传输或关键任务执行中显得反应不够及时，影响决策的速度和安全性，限制计算机视觉技术在特定应用场景中的效果和可靠性。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于深度学习算法的摄像头。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案，一种基于深度学习算法的摄像头包括：

光照调节模块接收摄像头捕获的视频帧，利用深度学习算法，分析低光照视频帧，通过匹配差异化的光照条件，获取亮度调整结果；

物体识别模块接收所述亮度调整结果，分析和识别视频帧图像物体的轮廓，标记视频帧图像的亮区与暗区，优化图像的视觉效果，获取动态范围优化结果；

色彩分类模块获取所述动态范围优化结果，对视频帧图像目标物体的颜色进行分类和标记，通过调整色温和饱和度，生成色彩校正结果；

移动对象分析模块从所述色彩校正结果中提取视频帧的图像，对视频中的动态对象的移动进行追踪与标注，输出运动检测结果；

机械防抖模块利用所述运动检测结果，分析视频帧图像中的运动信息，调整摄像头镜头的图像稳定器位置，并设计镜头的移动路径，得到实时稳定性数据；

防抖效果优化模块接收所述实时稳定性数据，设计摄像头的支持结构和减震材料，规避外部震动对摄像头成像质量的影响，获取减震设计结果。

作为本发明的进一步方案，所述亮度调整结果包括调整后的视频帧亮度值、光照强度指数和自动调整的曝光补偿等级，所述动态范围优化结果包括物体轮廓、分区亮暗度对比图和优化的视觉质感，所述色彩校正结果包括色彩标记准确性评分、色温调整区间和色彩饱和度优化值，所述运动检测结果包括运动对象的数量、追踪的移动轨迹和运动模式类型，所述实时稳定性数据包括镜头位置的调整、路径规划效率和实时稳定性数据，所述减震设计结果包括减震材料应用效率、结构稳定性指标和外部震动吸收率。

作为本发明的进一步方案，所述光照调节模块包括：

视频帧捕获子模块接收摄像头捕获的视频帧，提取视频帧原始图像的像素信息，对视频帧的图像进行色彩空间解码，获取原始帧解析结果；

光照识别子模块基于所述原始帧解析结果，采用深度学习算法，进行低光照区域识别和光线强度测量，通过对比差异化原始帧之间的光照差异，输出光照特性分析结果；

参数调整子模块使用所述光照特性分析结果，调节视频帧图像的亮度参数，优化视频帧图像的视觉显示，生成亮度调整结果。

作为本发明的进一步方案，所述深度学习算法的公式如下：

；

其中，

作为本发明的进一步方案，所述物体识别模块包括：

轮廓识别子模块接收所述亮度调整结果，分析视频帧中的图像数据，识别并分离物体的轮廓线，得到轮廓分离结果；

区域分类子模块基于所述轮廓分离结果，采用图像分割算法，进行视频帧图像中的区域分类，识别并标记亮区与暗区，生成区域标记结果；

视觉优化子模块利用所述区域标记结果，调整视频帧图像中的对比度和色彩平衡，优化图像的整体视觉效果，验证图像的清晰度和色彩的真实感，生成动态范围优化结果。

作为本发明的进一步方案，所述图像分割算法的公式如下：

；

其中，

作为本发明的进一步方案，所述色彩分类模块包括：

色彩检测子模块接收所述动态范围优化结果，对视频帧中的图像进行色彩谱分析，区分差异化色彩区域，并识别关键颜色，输出色彩分布数据；

色温调整子模块利用所述色彩分布数据，评估实时图像的色温偏差，调整色温参数匹配自然视觉效果，规避色温过冷和过热的问题，生成色温平衡结果；

饱和度调整子模块基于所述色温平衡结果，分析图像的色彩饱和度水平，通过调节图像的色彩饱和度，验证图像颜色的真实感和视觉冲击力，生成色彩校正结果。

作为本发明的进一步方案，所述移动对象分析模块包括：

图像提取子模块接收所述色彩校正结果，分辨并提取视频帧中的图像数据，标记关键的图像数据，查验关键图像内容的清晰度和完整性，输出关键图像特征；

路径记录子模块基于所述关键图像特征，识别视频中移动对象的形状和轨迹，监测移动对象在连续视频帧中的位置变化，并记录移动对象的移动路径，输出追踪路径数据；

运动标注子模块利用所述追踪路径数据，标记视频中移动对象的运动特征，包括移动方向和速度，并对动态对象的运动轨迹进行标注，生成运动检测结果。

作为本发明的进一步方案，所述机械防抖模块包括：

运动分析子模块接收所述运动检测结果，分析视频帧中的运动模式和震动频率，识别影响图像清晰度的关键动态区域，输出关键运动指标；

镜头位置调整子模块基于所述关键运动指标，计算需要调整的镜头偏移量，自动微调摄像头图像稳定器，规避运动对图像模糊的影响，输出镜头稳定坐标；

路径设计子模块利用所述镜头稳定坐标，进行摄像头图像稳定器的路径规划，并评估路径的风险，优化图像的稳定性，生成实时稳定性数据。

作为本发明的进一步方案，所述防抖效果优化模块包括：

结构设计子模块接收所述实时稳定性数据，对摄像头结构进行分析，规避外部因素对摄像头稳定的影响，评估差异化摄像头支架对减震的效果，输出支架结构方案；

材料选择子模块根据所述支架结构方案，评估减震材料的性能，通过对比分析选择减震材料，验证减震材料的耐用性与防震性能匹配，输出最优减震材料；

减震测试子模块采用所述最优减震材料，设计摄像头的减震支架原型，并实施震动测试，评估结构与材料组合的减震效果，通过循环实验，输出减震设计结果。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过深度学习算法优化摄像头的图像捕获与处理能力，重点在于解决低光照条件下的图像识别问题，并实现动态对象的精确跟踪与防抖技术的应用。在低光环境中，通过智能调整亮度，不仅保留更多细节，还避免过曝或欠曝现象，增强图像的可用性。对动态范围的优化使得图像中的明暗区域得到合理展示，提升视觉效果的整体质量。色彩校正进一步提高图像的真实感，通过精确调整色温和饱和度，使得色彩表现更加自然。动态对象的追踪技术能够识别并标注视频中的移动对象，增强摄像头监控的功能性，使得行为分析更加精确。防抖技术的创新，图像稳定器位置的智能调整和运动路径的精细规划，有效减少由于手持或外部振动引起的影响，提升图像的稳定性和清晰度。

附图说明

图1为本发明的摄像头流程图；

图2为本发明的摄像头框架示意图；

图3为本发明的光照调节模块流程图；

图4为本发明的物体识别模块流程图；

图5为本发明的色彩分类模块流程图；

图6为本发明的移动对象分析模块流程图；

图7为本发明的机械防抖模块流程图；

图8为本发明的防抖效果优化模块流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1至图2，一种基于深度学习算法的摄像头包括：

光照调节模块接收摄像头捕获的视频帧，利用深度学习算法，分析低光照视频帧，并调整视频帧的亮度参数，通过匹配差异化的光照条件，自动调整曝光级别，获取亮度调整结果；

物体识别模块接收亮度调整结果，分析和识别视频帧图像物体的轮廓，标记视频帧图像的亮区与暗区，优化图像的视觉效果，获取动态范围优化结果；

色彩分类模块获取动态范围优化结果，对视频帧图像目标物体的颜色进行分类和标记，通过调整色温和饱和度，查验色彩在差异化设备上的一致性，生成色彩校正结果；

移动对象分析模块从色彩校正结果中提取视频帧的图像，识别视频中的动态对象，对移动物体进行追踪与标注，输出运动检测结果；

机械防抖模块利用运动检测结果，分析视频帧图像中的运动信息，调整摄像头镜头的图像稳定器位置，规避手持和运动对图像稳定的影响，并设计镜头的移动路径，得到实时稳定性数据；

防抖效果优化模块接收实时稳定性数据，设计摄像头的支持结构和减震材料，优化整体机械结构的稳定性，规避外部震动对摄像头成像质量的影响，获取减震设计结果。

亮度调整结果包括调整后的视频帧亮度值、光照强度指数和自动调整的曝光补偿等级，动态范围优化结果包括物体轮廓、分区亮暗度对比图和优化的视觉质感，色彩校正结果包括色彩标记准确性评分、色温调整区间和色彩饱和度优化值，运动检测结果包括运动对象的数量、追踪的移动轨迹和运动模式类型，实时稳定性数据包括镜头位置的调整、路径规划效率和实时稳定性数据，减震设计结果包括减震材料应用效率、结构稳定性指标和外部震动吸收率。

请参阅图2、图3，光照调节模块包括：

视频帧捕获子模块接收摄像头捕获的视频帧，提取视频帧原始图像的像素信息，对视频帧的图像进行色彩空间解码，获取原始帧解析结果的执行流程如下；

视频帧捕获子模块接收摄像头捕获的视频帧，通过特定设定的区域划分算法，将视频帧分为多个监控区域，每个区域对应一组像素矩阵，对每组像素矩阵执行颜色空间转换，具体来说，将RGB颜色模型转换为YUV模型，以便更好地处理视频色彩和亮度信息。涉及计算每个像素的Y（亮度）、U和V（色度）值，转换权重系数以适应不同光照条件。转换后，对YUV模型中的Y值进行统计分析，以获得帧的亮度分布特性，获取原始帧解析结果。

光照识别子模块基于原始帧解析结果，采用深度学习算法，进行低光照区域识别和光线强度测量，通过对比差异化原始帧之间的光照差异，输出光照特性分析结果的执行流程如下；

光照识别子模块基于原始帧解析结果，利用先进的深度学习框架，例如卷积神经网络（CNN），来分析每一帧图像中的光照分布，对每帧图像进行处理，包括归一化和去噪，以提高算法的准确性和稳定性。模块通过训练得到的模型识别出图像中的低光照区域，并计算区域的光线强度，使用像素亮度分析方法量化光线强度。将比较连续帧之间的光照变化，识别出光照强度的变化趋势和模式，为进一步的图像增强或光照校正提供数据支持。通过一系列分析，能够识别包括主要低光区域的位置、面积和光强变化情况，通过对比差异化原始帧之间的光照差异，输出光照特性分析结果。

深度学习算法的公式如下：

；

其中，

执行流程如下：

图像数据

参数调整子模块使用光照特性分析结果，调节视频帧图像的亮度参数，优化视频帧图像的视觉显示，生成亮度调整结果的执行流程如下；

参数调整子模块使用光照特性分析结果，根据光照变化趋势预测光照条件，并据此调整视频帧图像的亮度参数，通过实现一个基于预测光照模型的动态亮度调整策略，策略根据预测的光照强度调整亮度增益，使得视频图像在不同光照条件下都能保持最佳视觉效果。调整过程中引入亮度调整公式，公式基于光照特性分析结果动态调整亮度增益系数，优化视频帧图像的视觉显示，生成亮度调整结果。公式为：

请参阅图2、图4，物体识别模块包括：

轮廓识别子模块接收亮度调整结果，分析视频帧中的图像数据，识别并分离物体的轮廓线，得到轮廓分离结果的执行流程如下；

轮廓识别子模块接收亮度调整结果，计算视频帧中每个像素点的熵值，以形成熵值数组M，对M的所有元素求平均得到m1，并设定为初步熵阈值T=m1。通过递减阈值T，逐渐剔除背景噪声，并重复计算新的熵平均值。在每次迭代中，使用阈值判定公式，直到熵平均值的变化小于预设的阈值

区域分类子模块基于轮廓分离结果，采用图像分割算法，进行视频帧图像中的区域分类，识别并标记亮区与暗区，生成区域标记结果的执行流程如下；

区域分类子模块基于轮廓分离结果，采用图像分割算法，对视频帧图像中的区域进行分类，会设定两个熵值区间，用以识别亮区与暗区。根据轮廓内外的熵值分布，可以识别出高熵区域（亮区）和低熵区域（暗区）。通过对每个区域的像素点进行聚类分析，能够判定各个区域的属性，并据此标记。标记过程中，会计算每个区域的熵值中心，进一步细化区域划分，生成区域标记结果。

图像分割算法的公式如下：

；

其中，

执行流程如下：

计算图像的平均亮度

视觉优化子模块利用区域标记结果，调整视频帧图像中的对比度和色彩平衡，优化图像的整体视觉效果，验证图像的清晰度和色彩的真实感，生成动态范围优化结果的执行流程如下；

视觉优化子模块利用区域标记结果，将每个区域的亮度和对比度进行局部调整，以匹配人眼对不同亮度级别的感知优化，通过对比亮区和暗区的平均熵值，会计算出一个动态调整因子，因子用于调整图像中的对比度和色彩平衡。通过实时监控图像的熵值变化，能够动态调整图像参数，确保图像在不同观看环境下都能保持最佳视觉效果。优化后，将对图像进行清晰度和色彩真实感的验证，通过对比优化前后的图像熵值分布，确认图像质量的提升，并生成动态范围优化结果。

请参阅图2、图5，色彩分类模块包括：

色彩检测子模块接收动态范围优化结果，对视频帧中的图像进行色彩谱分析，区分差异化色彩区域，并识别关键颜色，输出色彩分布数据的执行流程如下；

色彩检测子模块接收动态范围优化结果，根据已优化的动态范围数据，将提取视频帧中每一像素的RGB值，并计算每个像素的色彩信息，进而构建整个视频帧的色彩频谱图。在此基础上，应用色彩边界识别算法，细分出不同的色彩区域，识别出显著的关键颜色，如主要背景色、物体主色等，并对每一色彩区域的面积比重进行量化，生成详细的色彩分布数据。公式为：

色温调整子模块利用色彩分布数据，评估实时图像的色温偏差，调整色温参数匹配自然视觉效果，规避色温过冷和过热的问题，生成色温平衡结果的执行流程如下；

色温调整子模块利用色彩分布数据，根据输入的色彩分布数据，计算当前图像中的平均色温，并与标准色温对比，识别色温偏差，将每种关键颜色的色温值与标准色温模型进行比较，计算偏差值，并根据偏差大小调整色温参数，以此实现色温的动态调整。调整过程中，采用线性插值方法平滑色温转变，避免视觉上的突兀感。通过细致的参数调整，确保图像在视觉上接近自然光效，匹配自然视觉效果，规避色温过冷和过热的问题，生成色温平衡结果。公式为：

饱和度调整子模块基于色温平衡结果，分析图像的色彩饱和度水平，通过调节图像的色彩饱和度，验证图像颜色的真实感和视觉冲击力，生成色彩校正结果的执行流程如下；

饱和度调整子模块基于色温平衡结果，接收色温调整后的图像数据，通过色彩模型分析当前图像的饱和度水平，采用色彩增强算法对低饱和度区域进行提升，同时对高饱和度区域进行适度抑制，确保色彩的均衡表达。调整算法中，将每种关键颜色的饱和度进行个别调整，使得图像在色彩表现上既保留自然色彩的真实感，又增加视觉冲击力，特别是在高对比度场景中更能突出主要物体或人物，通过一系列的色彩饱和度调整，生成色彩校正结果。公式为：

请参阅图2、图6，移动对象分析模块包括：

图像提取子模块接收色彩校正结果，分辨并提取视频帧中的图像数据，标记关键的图像数据，查验关键图像内容的清晰度和完整性，输出关键图像特征的执行流程如下；

图像提取子模块接收色彩校正结果，将利用高级图像处理技术对接收到的色彩校正后的视频帧进行分析，通过边缘检测和纹理分析技术定位图像中的关键对象，进一步使用形状识别算法来区分并标记关键图像数据。对每个标记的对象，评估清晰度和完整性，采用清晰度分析算法计算每个对象的清晰度得分，并根据得分确定是否需要重新调整图像处理参数以改善视觉表现，输出关键图像特征。公式为：

路径记录子模块基于关键图像特征，识别视频中移动对象的形状和轨迹，监测移动对象在连续视频帧中的位置变化，并记录移动对象的移动路径，输出追踪路径数据的执行流程如下；

路径记录子模块基于关键图像特征，通过深度神经网络模型，对视频帧中识别出的移动对象进行连续追踪，利用卷积神经网络（CNN）提取移动对象的特征，并通过递归神经网络（RNN）分析对象在连续帧中的位置变化，从而计算出其形状和运动轨迹。将数据整合，包括每一帧中对象的准确位置和预测的未来位置，输出追踪路径数据。公式为：

运动标注子模块利用追踪路径数据，标记视频中移动对象的运动特征，包括移动方向和速度，并对动态对象的运动轨迹进行标注，生成运动检测结果的执行流程如下；

运动标注子模块利用追踪路径数据，分析获取的追踪数据，通过计算连续帧中对象位置的变化得出运动方向和速度，对于每个移动对象，计算速度矢量和方向角，根据数据对对象进行运动特性标注。过程涉及对速度和方向的准确测量，以及对运动模式的识别，以确保运动特征的准确性和可靠性，生成运动检测结果。公式为：

请参阅图2、图7，机械防抖模块包括：

运动分析子模块接收运动检测结果，分析视频帧中的运动模式和震动频率，识别影响图像清晰度的关键动态区域，输出关键运动指标的执行流程如下；

运动分析子模块接收运动检测结果，将详细分析每个视频帧中的运动模式和震动频率，特别是关注导致图像清晰度下降的动态区域，将利用时频分析技术如傅里叶变换来确定不同运动区域的震动频率，通过运动解析算法区分出关键的动态区域。对于每个识别的区域，计算运动强度和频率，并评估因素如何影响图像的整体清晰度，输出关键运动指标。公式为：

镜头位置调整子模块基于关键运动指标，计算需要调整的镜头偏移量，自动微调摄像头图像稳定器，规避运动对图像模糊的影响，输出镜头稳定坐标的执行流程如下；

镜头位置调整子模块基于关键运动指标，通过深度学习模型预测在视频帧中需要采取的镜头位置调整措施，将计算运动引起的预期偏移量，并结合图像稳定器的当前位置，自动计算出最佳的镜头偏移量。将应用高精度伺服控制设备自动调整摄像头的图像稳定器，以实现镜头的微调，减少运动引起的图像模糊，确保输出图像的稳定性和清晰度。包括动态监测摄像头的响应速度和调整精度，实时更新调整策略，从而优化镜头位置，规避运动对图像模糊的影响，输出镜头稳定坐标。公式为：

路径设计子模块利用镜头稳定坐标，进行摄像头图像稳定器的路径规划，并评估路径的风险，优化图像的稳定性，生成实时稳定性数据的执行流程如下；

路径设计子模块利用镜头稳定坐标，采用贝塞尔曲线算法来设计摄像头图像稳定器的调整路径，通过计算连续视频帧中摄像头应该遵循的最佳路径，确保摄像头移动过程中的平滑性和精确对焦，最大程度减少由于快速运动或外部震动引起的图像抖动。贝塞尔曲线提供一种灵活的方法来预测和调整摄像头的运动轨迹，实现过渡的自然流畅，并有效应对突发的动态变化。综合考虑摄像头的机械限制和响应特性，设计出符合光学防抖需求的路径规划，优化图像的稳定性，生成实时稳定性数据。公式为：

请参阅图2、图8，防抖效果优化模块包括：

结构设计子模块接收实时稳定性数据，对摄像头结构进行分析，规避外部因素对摄像头稳定的影响，评估差异化摄像头支架对减震的效果，输出支架结构方案的执行流程如下；

结构设计子模块接收实时稳定性数据，针对摄像头结构提出具体的改进措施，通过运用动态模拟技术，模块模拟外部因素如风力和机械振动对摄像头稳定性的影响。利用有限元分析（FEA），评估不同设计的摄像头支架在各种环境条件下的性能表现。将考虑支架的形状、大小以及支架与摄像头的连接方式等因素，以确定最能抵抗外部干扰的设计。针对识别出的关键影响因素，包括支架的几何设计、材料厚度和支撑点的布局，从而规避外部因素对摄像头稳定的影响，评估差异化摄像头支架对减震的效果，输出支架结构方案。公式为：

材料选择子模块根据支架结构方案，评估减震材料的性能，通过对比分析选择减震材料，验证减震材料的耐用性与防震性能匹配，输出最优减震材料的执行流程如下；

材料选择子模块根据支架结构方案，对不同的减震材料进行综合评估，通过实验室测试各材料的物理和化学性质，如硬度、弹性、抗压强度和耐腐蚀性等。结合实验数据和已有研究，通过数据分析软件对比不同材料的性能表现，在保证结构强度的前提下，优选出最适合的减震材料。还将进行耐久性测试，确保选定材料能长期承受环境因素的影响而不退化。通过详尽的分析和测试，验证减震材料的耐用性与防震性能匹配，输出最优减震材料。公式为：

减震测试子模块采用最优减震材料，设计摄像头的减震支架原型，并实施震动测试，评估结构与材料组合的减震效果，通过循环实验，输出减震设计结果的执行流程如下；

减震测试子模块采用最优减震材料，设计并构建摄像头的减震支架原型，通过实地安装测试和模拟环境震动测试，评估支架结构与减震材料组合的实际效果。利用振动测试台模拟不同强度的震动环境，记录摄像头在震动中的位移和摆动频率。通过分析测试数据，评估结构和材料组合的抗震效果，并进行设计优化。通过一系列循环实验，逐步改进支架设计，直至达到预期的减震性能，评估结构与材料组合的减震效果，输出减震设计结果。公式为：

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。