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龍圖騰網獲悉濟南致業電子有限公司申請的專利一種基于人工智能的影音采集設備數據管理系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119513355B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510067181.8，技術領域涉及：G06F16/635；該發明授權一種基于人工智能的影音采集設備數據管理系統是由曹永軍;許明;史吉霞;周鵬;陳招;王永政設計研發完成，并于2025-01-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的影音采集設備數據管理系統在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，具體涉及一種基于人工智能的影音采集設備數據管理系統，包括：接收模塊，用于接收影音采集設備運行采集的影音數據，對接收的影音數據進行儲存；預處理模塊，用于獲取接收模塊中儲存的影音數據，在獲取的影音數據中提取音頻數據；本發明通過影音數據中音頻數據的提取，作為影音數據中追蹤目標的參照，在音頻數據中捕捉特征頻段，構建數據庫，從而基于選擇查詢目標對應特征頻段，結合特征頻段相似度的計算的方式，對查詢目標實施追蹤，區別于現有的機器視覺技術來對目標進行追蹤，使在影音數據中追蹤指定目標的手段具備更多可能性，提升在影音數據中追蹤目標的精度及全面性。

本發明授權一種基于人工智能的影音采集設備數據管理系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的影音采集設備數據管理系統，其特征在于，包括： 接收模塊，用于接收影音采集設備運行采集的影音數據，對接收的影音數據進行儲存； 預處理模塊，用于獲取接收模塊中儲存的影音數據，在獲取的影音數據中提取音頻數據； 標記模塊，用于接收預處理模塊運行提取到的音頻數據，對音頻數據中特征頻段進行區別標記； 選擇模塊，用于選擇標記模塊中完成標記的特征頻段，將特征頻段向查詢模塊轉發； 查詢模塊，用于接收選擇模塊中選擇的特征頻段，在剩余未選擇的特征頻段中查詢相似的特征頻段； 輸出模塊，用于接收查詢模塊中查詢到的特征頻段，將特征頻段進行輸出； 所述標記模塊在接收到音頻數據后，同步評估音頻數據質量，基于音頻數據質量評估結果決策是否對音頻數據進行降噪處理； 所述音頻數據質量評估邏輯表示為： 式中：Q為音頻數據質量表現值；Psignal為音頻數據的信號功率；Pnoise為音頻數據的噪聲功率；n為音頻數據中頻率點的集合；Gi為第i個頻率點的增益；Gideal為理想增益；Pq為音頻數據中第q次諧波功率；P1為基波功率； 其中，所述理想增益Gideal的取值由系統端用戶自定義，音頻數據質量表現值Q越大，表示音頻數據質量越高，音頻數據的質量表現值小于0.95時，對對應音頻數據執行降噪處理； 所述音頻數據的降噪處理邏輯表示為： 式中：yn為降噪處理后的音頻數據；N為離散傅里葉變換的點數；Psk為原始音頻數據；M為噪聲樣本數量；Nmk為第m個噪聲樣本在頻域中的離散值；Sk為原始音頻數據進行離散傅里葉變換的結果；j為虛數單位；k為頻率離散點的索引；t為時域的索引； 其中，完成降噪處理后的音頻數據同步基于AdobeAudition輸出對應音頻頻譜，基于完成降噪處理后的音頻數據對應的音頻頻譜供標記模塊下級子模塊運行應用； 所述查詢模塊運行階段同步對選擇的特征頻段標記的時間戳進行讀取，基于在云端數據庫中以讀取到的時間戳為界，截選在時間戳之后的特征頻段作為查詢目標； 所述查詢模塊中特征頻段的相似度通過下式進行計算，公式為： 式中：SIMMα,β為特征頻段α與特征頻段β的相似度；G為特征頻段中的采樣點；αg為特征頻段α第g個采樣點的能量；βg為特征頻段β第g個采樣點的能量；ε為修正因子； 其中，表示對的求均，音頻段的相似度計算邏輯與上式相同，所述修正因子ε取值為1或-1，修正因子ε所在分式的分子小于等于分母時，修正因子ε取值為1，反之，修正因子ε取值為-1，SIMMα,β≥95％時，表示兩個特征頻段為相似度的特征頻段； 所述影音采集設備即任一公共場景中部署的監控設備，所述接收模塊在對影音數據進行儲存時，同步以影音數據來源影音采集設備所在公共場景中的位置坐標進行標記，預處理模塊在提取到影音數據中音頻數據后，同步將提取的音頻數據向接收模塊中迭代，迭代目標為音頻數據對應的影音數據； 所述預處理模塊下級設置有子模塊，包括： 拷貝單元，用于接收預處理模塊運行在影音數據中提取的音頻數據，對音頻數據進行備份； 其中，拷貝單元拷貝的音頻數據與預處理模塊于影音數據中提取的音頻數據分別用于向接收模塊中迭代及向標記模塊中轉發； 所述標記模塊下級設置有子模塊，包括： 分割單元，用于獲取標記模塊運行接收的音頻數據對應音頻頻譜，對音頻頻譜進行分割處理； 云端數據庫，用于接收標記模塊中完成標記的特征頻段，對帶有標記的特征頻段進行儲存； 其中，分割單元運行階段，系統端用戶自定義分割時域，分割單元基于分割時域對音頻頻譜進行分割，得到若干組音頻段，標記模塊以音頻段作為特征頻段識別目標，執行特征頻段識別操作，所述標記模塊對特征頻段的區別標記內容為：特征頻段來源音頻數據所屬影音采集設備的位置坐標及特征頻段對應時間戳，云端數據庫對特征頻段進行儲存時，基于特征頻段來源音頻數據進行區分儲存； 所述特征頻段的識別邏輯表示為： 設定特征頻段篩選閾值，求取各特征頻段的平均聲強，篩選符合特征頻段篩選閾值的音頻段； 將篩選所得音頻段基于各自平均聲強降序排列，獲取排列隊列前半部分音頻段作為特征頻段； 將篩選所得音頻段基于各自平均聲強降序排列，獲取排列隊列后半部分音頻段，將后半部分音頻段作為捕捉目標，在前半部分音頻段中識別各捕捉目標是否存在相似度大于95％的音頻段，對識別到的存在相似度大于95％的音頻段的對應捕捉目標作為特征頻段。

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