【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像檢測，特別指一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法及系統。
技術介紹
1、隨著物聯網和邊緣計算技術的發展，越來越多的智能設備開始具備圖像采集和處理能力。在工業生產、安防監控等領域，智能設備采集的圖像的圖像清晰度是衡量設備性能的重要指標之一，因此產生了檢測智能設備采集圖像的圖像清晰度的需求。
2、針對圖像清晰度的檢測，傳統上依賴于服務器或云端的計算資源，導致檢測的實時性較差，無法滿足現場快速檢測的需求。因此，如何提供一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法及系統，實現提升圖像清晰度檢測的及時性，成為一個亟待解決的技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題，在于提供一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法及系統，實現提升圖像清晰度檢測的及時性。
2、第一方面，本專利技術提供了一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，包括如下步驟：
3、步驟s1、通過邊緣計算設備獲取智能設備拍攝的測試圖像，對所述測試圖像進行降噪和灰度化的預處理；
4、步驟s2、邊緣計算設備從預處理后的所述測試圖像中提取圖像特征，基于各所述圖像特征計算圖像清晰度評分；
5、步驟s3、邊緣計算設備設定一清晰度閾值，基于所述清晰度閾值對圖像清晰度評分進行核驗，生成圖像清晰度檢測報告；
6、步驟s4、邊緣計算設備將所述圖像清晰度檢測報告加密為第一加密報告，將所述第一加密報告實時上傳服務器；
7、步驟s5、服務器
8、進一步的，所述步驟s1具體為：
9、通過邊緣計算設備向智能設備發送拍攝指令，智能設備基于接收的所述拍攝指令執行拍攝操作得到測試圖像，邊緣計算設備獲取所述測試圖像，通過中值濾波法或者雙邊濾波法對所述測試圖像進行降噪處理，通過加權灰度化算法對降噪處理后的所述測試圖像進行灰度化處理，以完成所述測試圖像的預處理。
10、進一步的，所述步驟s2具體為：
11、邊緣計算設備通過canny邊緣檢測算法、laplacian算法或者sobel算法，從預處理后的所述測試圖像中提取至少包括邊緣以及紋理的圖像特征，通過tenengrad梯度算法、方差法或者能量法對各所述圖像特征進行計算，得到圖像清晰度評分。
12、進一步的，所述步驟s3具體為：
13、邊緣計算設備設定一清晰度閾值，判斷所述圖像清晰度評分是否大于清晰度閾值，若是，生成清晰度合格的檢測結果；若否，生成清晰度不合格的檢測結果；
14、基于所述圖像清晰度評分、檢測結果、檢測時間、智能設備序列號、智能設備型號、智能設備生產批次的圖像清晰度檢測報告；
15、所述步驟s4具體為：
16、邊緣計算設備對所述圖像清晰度檢測報告進行mac計算得到mac值，通過eddsa算法將所述圖像清晰度檢測報告加密為加密字符串，將所述加密字符串等分為第一數據塊、第二數據塊以及第三數據塊，通過blowfish算法對所述第一數據塊進行加密得到第一加密數據塊，通過rsa算法對所述第二數據塊進行加密得到第二加密數據塊，通過3des算法對所述第三數據塊進行加密得到第三加密數據塊，通過ecdsa算法對所述第一加密數據塊、第二加密數據塊、第三加密數據塊以及mac值進行加密得到第一加密報告，通過ipsec協議將所述第一加密報告實時上傳服務器。
17、進一步的，所述步驟s5具體為：
18、服務器接收所述第一加密報告，通過ecdsa算法對所述第一加密報告進行解密得到第一加密數據塊、第二加密數據塊、第三加密數據塊以及mac值；
19、通過blowfish算法對所述第一加密數據塊進行解密得到第一數據塊，通過rsa算法對所述第二加密數據塊進行解密得到第二數據塊，通過rsa算法對所述第三加密數據塊進行解密得到第三數據塊，將所述第一數據塊、第二數據塊以及第三數據塊拼接為加密字符串，通過eddsa算法對所述加密字符串進行解密得到圖像清晰度檢測報告，通過所述mac值對圖像清晰度檢測報告進行完整性校驗后，顯示所述圖像清晰度檢測報告；
20、服務器通過rc2算法對所述圖像清晰度檢測報告進行加密得到第一加密數據，隨機生成一指定長度的字符串，將所述字符串加入第一加密數據的指定位置得到第二加密數據，通過aes256算法對所述第二加密數據進行加密得到第三加密數據，基于預設的分割比例對所述第三加密數據進行分割并調換前后順序得到第四加密數據，通過ecdh算法對所述第四加密數據進行加密得到第二加密報告，將所述第二加密報告通過ipsec協議實時推送給預先關聯的管理終端，并對所述第二加密報告進行存儲和分布式備份。
21、第二方面，本專利技術提供了一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測系統，包括如下模塊：
22、測試圖像獲取模塊，用于通過邊緣計算設備獲取智能設備拍攝的測試圖像，對所述測試圖像進行降噪和灰度化的預處理；
23、圖像清晰度評分計算模塊，用于邊緣計算設備從預處理后的所述測試圖像中提取圖像特征，基于各所述圖像特征計算圖像清晰度評分；
24、圖像清晰度檢測報告生成模塊，用于邊緣計算設備設定一清晰度閾值，基于所述清晰度閾值對圖像清晰度評分進行核驗，生成圖像清晰度檢測報告；
25、圖像清晰度檢測報告上傳模塊，用于邊緣計算設備將所述圖像清晰度檢測報告加密為第一加密報告，將所述第一加密報告實時上傳服務器；
26、圖像清晰度檢測報告管理模塊，用于服務器解密所述第一加密報告得到圖像清晰度檢測報告，顯示所述圖像清晰度檢測報告，將所述圖像清晰度檢測報告加密為第二加密報告，將所述第二加密報告推送給預先關聯的管理終端，并對所述第二加密報告進行存儲備份。
27、進一步的，所述測試圖像獲取模塊具體用于：
28、通過邊緣計算設備向智能設備發送拍攝指令，智能設備基于接收的所述拍攝指令執行拍攝操作得到測試圖像，邊緣計算設備獲取所述測試圖像，通過中值濾波法或者雙邊濾波法對所述測試圖像進行降噪處理，通過加權灰度化算法對降噪處理后的所述測試圖像進行灰度化處理，以完成所述測試圖像的預處理。
29、進一步的，所述圖像清晰度評分計算模塊具體用于：
30、邊緣計算設備通過canny邊緣檢測算法、laplacian算法或者sobel算法，從預處理后的所述測試圖像中提取至少包括邊緣以及紋理的圖像特征，通過tenengrad梯度算法、方差法或者能量法對各所述圖像特征進行計算，得到圖像清晰度評分。
31、進一步的，所述圖像清晰度檢測報告生成模塊具體用于：
32、邊緣計算設備設定一清晰度閾值，判斷所述圖像清晰度評分是否大于清晰度閾值，若是，生成清晰度合格本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：所述步驟S1具體為：
3.如權利要求1所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：所述步驟S2具體為：
4.如權利要求1所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：所述步驟S3具體為：
5.如權利要求1所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：所述步驟S5具體為：
6.一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測系統，其特征在于：包括如下模塊：
7.如權利要求6所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測系統，其特征在于：所述測試圖像獲取模塊具體用于：
8.如權利要求6所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測系統，其特征在于：所述圖像清晰度評分計算模塊具體用于：
9.如權利要求6所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測系統，其特征在于：所述圖像清晰度檢測報告生成模塊具體用于：
10.
...【技術特征摘要】
1.一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：所述步驟s1具體為：
3.如權利要求1所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：所述步驟s2具體為：
4.如權利要求1所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：所述步驟s3具體為：
5.如權利要求1所述的一種基于邊緣計算設備的圖像清晰度檢測方法，其特征在于：所述步驟s5具體為：
6.一種基于邊緣計算設備的圖...
【專利技術屬性】
技術研發人員：賴茂林，袁葦，張宏輝，
申請(專利權)人：福建新大陸通信科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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