CN104460960A - 一种数据处理方法及电子设备 - Google Patents
一种数据处理方法及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104460960A CN104460960A CN201310430762.0A CN201310430762A CN104460960A CN 104460960 A CN104460960 A CN 104460960A CN 201310430762 A CN201310430762 A CN 201310430762A CN 104460960 A CN104460960 A CN 104460960A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- parameter
- subregion
- sub regions
- parameter sets
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/017—Gesture based interaction, e.g. based on a set of recognized hand gestures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
- G06F1/26—Power supply means, e.g. regulation thereof
- G06F1/32—Means for saving power
- G06F1/3203—Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
- G06F1/3206—Monitoring of events, devices or parameters that trigger a change in power modality
- G06F1/3231—Monitoring the presence, absence or movement of users
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种数据处理方法，包括：通过图像采集单元采集图像；按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，将多个子区域保存至存储单元中；提取采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；提取采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。本发明还同时公开了一种电子设备。采用本发明的技术方案，能够有效降低电子设备的功耗，从而延长电子设备的待机时间。
Description
技术领域
本发明涉及识别技术，尤其涉及一种数据处理方法及电子设备。
背景技术
随着电子设备的智能化，手势识别技术被广泛应用于电子设备中。通过电子设备对操作体进行识别时，由于需要对连续采集的图像集合中的每幅图像进行处理，因此电子设备的功耗很高，这严重影响了电子设备的待机时间，降低了用户体验。为此，能够有效降低电子设备的功耗是目前亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种数据处理方法及电子设备，能够有效降低电子设备的功耗，从而延长电子设备的待机时间，提升用户体验。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种数据处理方法，应用于电子设备，所述电子设备包括图像采集单元、存储单元，所述方法包括：
通过所述图像采集单元采集图像；
按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中；
提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；
提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；
比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理；
所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第一图像的采集时刻晚于第二图像的采集时刻。
一种电子设备，所述电子设备包括存储单元、图像采集单元、第一处理单元以及第二处理单元；其中，
所述图像采集单元，用于采集图像；
所述第一处理单元，用于按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中；提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则通知所述第二处理单元；
所述第二处理单元，用于收到所述第一处理单元的通知后，对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理；
所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第一图像的采集时刻晚于第二图像的采集时刻。
本发明实施例中，对采集到的图像进行区域划分，比较相邻图像中对应的子区域是否发生变化，只对发生变化的子区域进行相应的处理。如此，实现了有效降低电子设备的功耗，从而延长了电子设备的待机时间，提升了用户体验。
附图说明
图1为本发明实施例一的数据处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二的数据处理方法的流程示意图；
图3为本发明实施例三的数据处理方法的流程示意图；
图4为本发明实施例四的数据处理方法的流程示意图；
图5为本发明实施例五的数据处理方法的流程示意图；
图6为本发明实施例一至实施例五的电子设备的结构组成示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本发明的特点与技术内容，下面结合附图对本发明的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本发明。
图1为本发明实施例的数据处理方法的流程示意图，本实施例中的数据处理方法应用于电子设备中，所述电子设备包括图像采集单元、存储单元，在本发明一个优选实施例中，所述数据处理方法包括以下步骤，
步骤101：通过所述图像采集单元采集图像。
这里，所述图像采集单元可由电子设备中的摄像头实现。
步骤102：按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中。
具体地，对于图像集合中的每一帧图像，均将其划分为多个子区域，并且子区域之间相互独立。
本实施例中的各个帧图像所划分的子区域的方式相同，如此，对于相邻的两帧图像的子区域间可以相互对应。
步骤103：提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合。
这里，所述第一参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
步骤104：提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。
这里，所述第二参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
本实施例中，所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第二图像的采集时刻晚于第一图像的采集时刻。
由于先采集到第一图像，因此，先提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合，优选地，可以将第一参数集合存储至第一寄存器中。然后，再采集到第二图像，提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。优选地，可以将第二参数集合存储值第二寄存器中。
步骤105：比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。
承接步骤104，对于相邻的两帧图像，可以通过比较第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值，来判断是否需要对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。优选地，可以通过对应的比较第一寄存器与第二寄存器中存储的第一参数与第二参数，来判断第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值。
例如，假设第一图像的第一子区域的第一参数为78，而第二图像的第二子区域的第二参数为80，并且预定阈值为5，则第二参数相对于第一参数的变化为2，该变化程度小于预定阈值5，因此，可以认为第一子区域与第二子区域未发生变化，不需要对存储单元中第二子区域进行处理。
本实施例中，通常相邻的两帧图像之间的变化不大，只是局部区域有所变化，为此，将帧图像划分为多个子区域，并分别对相邻两帧图像的每个子区域对应地进行比较，而得出变化的子区域，从而可以只针对变化的子区域进行操作，对于未变化的子区域则取消对其操作，有效降低了电子设备的功耗，延长了待机时间。
图2为本发明实施例的数据处理方法的流程示意图，本实施例中的数据处理方法应用于电子设备中，所述电子设备包括图像采集单元，在本发明另一个优选实施例中，所述数据处理方法包括以下步骤，
步骤201：通过所述图像采集单元采集图像。
这里，所述图像采集单元可由电子设备中的摄像头实现。
步骤202：按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中。
具体地，对于图像集合中的每一帧图像，均将其划分为多个子区域，并且子区域之间相互独立。
本实施例中的各个帧图像所划分的子区域的方式相同，如此，对于相邻的两帧图像的子区域间可以相互对应。
步骤203：提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合。
这里，所述第一参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
步骤204：提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。
这里，所述第二参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
本实施例中，所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第二图像的采集时刻晚于第一图像的采集时刻。
由于先采集到第一图像，因此，先提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合，优选地，可以将第一参数集合存储至第一寄存器中。然后，再采集到第二图像，提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。优选地，可以将第二参数集合存储值第二寄存器中。
步骤205：比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则从所述存储单元中读取第二图像的相应子区域的图像信息，并对该图像信息进行处理。
承接步骤204，对于相邻的两帧图像，可以通过比较第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值，来判断是否需要对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。优选地，可以通过对应的比较第一寄存器与第二寄存器中存储的第一参数与第二参数，来判断第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值。
例如，假设第一图像的第一子区域的第一参数为78，而第二图像的第二子区域的第二参数为80，并且预定阈值为5，则第二参数相对于第一参数的变化为2，该变化程度小于预定阈值5，因此，可以认为第一子区域与第二子区域未发生变化，不需要对存储单元中第二子区域进行处理。
本实施例中，所述对该图像信息进行处理具体为：对该图像信息进行深度恢复处理。相应地，所述方法还包括：将深度恢复处理后的深度信息发送至所述存储单元中，并通知所述电子设备中的处理器对存储单元中的所述深度信息进行识别处理。
本实施例中，通常相邻的两帧图像之间的变化不大，只是局部区域有所变化，为此，将帧图像划分为多个子区域，并分别对相邻两帧图像的每个子区域对应地进行比较，而得出变化的子区域，从而可以只针对变化的子区域进行操作，对于未变化的子区域则取消对其操作，有效降低了电子设备的功耗，延长了待机时间。
图3为本发明实施例的数据处理方法的流程示意图，本实施例中的数据处理方法应用于电子设备中，所述电子设备包括图像采集单元，在本发明另一个优选实施例中，所述数据处理方法包括以下步骤，
步骤301：通过所述图像采集单元采集图像。
这里，所述图像采集单元可由电子设备中的摄像头实现。
步骤302：按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中。
具体地，对于图像集合中的每一帧图像，均将其划分为多个子区域，并且子区域之间相互独立。
本实施例中的各个帧图像所划分的子区域的方式相同，如此，对于相邻的两帧图像的子区域间可以相互对应。
步骤303：针对所述采集图像中第一图像的每个子区域，提取该子区域的颜色信息，根据所述颜色信息获取该子区域的灰度信息。
步骤304：根据该子区域的所述灰度信息，计算得到该子区域对应的第一参数，形成第一参数集合。
这里，所述第一参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
步骤305：针对所述采集图像中第二图像的每个子区域，提取该子区域的图像信息，根据该子区域的所述图像信息，计算得到该子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。
优选地，所述提取该子区域的图像信息具体为：提取该子区域的颜色信息，根据所述颜色信息获取该子区域的灰度信息。相应地，所述据该子区域的所述图像信息，计算得到该子区域对应的第二参数具体为：根据该子区域的所述灰度信息，计算得到该子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。
优选地，所述提取该子区域的图像信息还包括提取该子区域的光线信息，或者光线与颜色的综合信息。
这里，所述第二参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
本实施例中，所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第二图像的采集时刻晚于第一图像的采集时刻。
由于先采集到第一图像，因此，先提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合，优选地，可以将第一参数集合存储至第一寄存器中。然后，再采集到第二图像，提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。优选地，可以将第二参数集合存储值第二寄存器中。
步骤306：比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。
对于相邻的两帧图像，可以通过比较第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值，来判断是否需要对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。优选地，可以通过对应的比较第一寄存器与第二寄存器中存储的第一参数与第二参数，来判断第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值。
例如，假设第一图像的第一子区域的第一参数为78，而第二图像的第二子区域的第二参数为80，并且预定阈值为5，则第二参数相对于第一参数的变化为2，该变化程度小于预定阈值5，因此，可以认为第一子区域与第二子区域未发生变化，不需要对存储单元中第二子区域进行处理。
本实施例中，通常相邻的两帧图像之间的变化不大，只是局部区域有所变化，为此，将帧图像划分为多个子区域，并分别对相邻两帧图像的每个子区域对应地进行比较，而得出变化的子区域，从而可以只针对变化的子区域进行操作，对于未变化的子区域则取消对其操作，有效降低了电子设备的功耗，延长了待机时间。
图4为本发明实施例的数据处理方法的流程示意图，本实施例中的数据处理方法应用于电子设备中，所述电子设备包括图像采集单元，在本发明另一个优选实施例中，所述数据处理方法包括以下步骤，
步骤401：通过所述图像采集单元采集图像。
这里，所述图像采集单元可由电子设备中的摄像头实现。
步骤402：按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中。
具体地，对于图像集合中的每一帧图像，均将其划分为多个子区域，并且子区域之间相互独立。
本实施例中的各个帧图像所划分的子区域的方式相同，如此，对于相邻的两帧图像的子区域间可以相互对应。
步骤403：提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合。
这里，所述第一参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
步骤404：提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。
这里，所述第二参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
本实施例中，所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第二图像的采集时刻晚于第一图像的采集时刻。
由于先采集到第一图像，因此，先提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合，优选地，可以将第一参数集合存储至第一寄存器中。然后，再采集到第二图像，提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。优选地，可以将第二参数集合存储值第二寄存器中。
步骤405：比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。
承接步骤404，对于相邻的两帧图像，可以通过比较第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值，来判断是否需要对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。优选地，可以通过对应的比较第一寄存器与第二寄存器中存储的第一参数与第二参数，来判断第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值。
例如，假设第一图像的第一子区域的第一参数为78，而第二图像的第二子区域的第二参数为80，并且预定阈值为5，则第二参数相对于第一参数的变化为2，该变化程度小于预定阈值5，因此，可以认为第一子区域与第二子区域未发生变化，不需要对存储单元中第二子区域进行处理。
步骤406：比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化小于预定阈值，则取消对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理，并关闭时钟信号。
本实施例中，通常相邻的两帧图像之间的变化不大，只是局部区域有所变化，为此，将帧图像划分为多个子区域，并分别对相邻两帧图像的每个子区域对应地进行比较，而得出变化的子区域，从而可以只针对变化的子区域进行读取操作，对于未变化的子区域则取消对其进行读取操作，有效降低了电子设备的功耗，延长了待机时间。
优选地，在处理所述未发生变化的子区域的对应时间内关闭时钟信号，如此，进一步降低了电子设备的功耗，延长了待机时间。
图5为本发明实施例的数据处理方法的流程示意图，本实施例中的数据处理方法应用于电子设备中，所述电子设备包括图像采集单元，在本发明另一个优选实施例中，所述数据处理方法包括以下步骤，
步骤501：通过所述图像采集单元采集图像。
这里，所述图像采集单元可由电子设备中的摄像头实现。
步骤502：按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中。
具体地，对于图像集合中的每一帧图像，均将其划分为多个子区域，并且子区域之间相互独立。
本实施例中的各个帧图像所划分的子区域的方式相同，如此，对于相邻的两帧图像的子区域间可以相互对应。
步骤503：提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合。
这里，所述第一参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
步骤504：提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。
这里，所述第二参数为所述子区域对应的相似度值，计算子区域的相似度值可以采用但不限于以下方法：可以采用皮尔逊相关系数法、欧几里德距离法、相似度法、曼哈顿距离法、对数似然相似度法等。
本实施例中，所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第二图像的采集时刻晚于第一图像的采集时刻。
由于先采集到第一图像，因此，先提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合，优选地，可以将第一参数集合存储至第一寄存器中。然后，再采集到第二图像，提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合。优选地，可以将第二参数集合存储值第二寄存器中。
步骤505：比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。
承接步骤504，对于相邻的两帧图像，可以通过比较第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值，来判断是否需要对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理。优选地，可以通过对应的比较第一寄存器与第二寄存器中存储的第一参数与第二参数，来判断第二参数相对于第一参数的变化是否超过预定阈值。
例如，假设第一图像的第一子区域的第一参数为78，而第二图像的第二子区域的第二参数为80，并且预定阈值为5，则第二参数相对于第一参数的变化为2，该变化程度小于预定阈值5，因此，可以认为第一子区域与第二子区域未发生变化，不需要对存储单元中第二子区域进行处理。
步骤506：比较第二参数集合与第一参数集合，若所有的第二参数相对于对应的第一参数的变化均小于预定阈值，则确定为所述第二图像相对所述第一图像未发生变化。
步骤507：统计未发生变化的第二图像的数量，当所述第二图像的数量达到第二预设值时，降低所述电子设备的处理器的频率。
本实施例中，通常相邻的两帧图像之间的变化不大，只是局部区域有所变化，为此，将帧图像划分为多个子区域，并分别对相邻两帧图像的每个子区域对应地进行比较，而得出变化的子区域，从而可以只针对变化的子区域进行操作，对于未变化的子区域则取消对其操作，有效降低了电子设备的功耗，延长了待机时间。
图6为本发明实施例的电子设备的结构组成示意图，所述电子设备包括存储单元60，在本发明一个优选实施例中，所述电子设备包括：图像采集单元61、第一处理单元62以及第二处理单元63；其中，
所述图像采集单元61，用于采集图像；
所述第一处理单元62，用于按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元60中；提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则通知所述第二处理单元63；
所述第二处理单元63，用于收到所述第一处理单元62的通知后，对存储单元60中第二图像的相应子区域进行处理。
本领域技术人员应当理解，图6所示的电子设备中的各单元的实现功能可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。
在本发明另一个优选实施例中，所述电子设备包括：存储单元60、图像采集单元61、第一处理单元62以及第二处理单元63；其中，
所述图像采集单元61，用于采集图像；
所述第一处理单元62，用于按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元60中；提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则通知所述第二处理单元63；
所述第二处理单元63，用于收到所述第一处理单元62的通知后，对存储单元60中第二图像的相应子区域进行处理。
优选地，所述第二处理单元63，还用于从所述存储单元中读取第二图像的相应子区域的图像信息，并对该图像信息进行处理。
本领域技术人员应当理解，上述电子设备中的各单元的实现功能可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。
在本发明另一个优选实施例中，所述电子设备包括：存储单元60、图像采集单元61、第一处理单元62以及第二处理单元63；其中，
所述图像采集单元61，用于采集图像；
所述第一处理单元62，用于按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元60中；提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则通知所述第二处理单元63；
所述第二处理单元63，用于收到所述第一处理单元62的通知后，对存储单元60中第二图像的相应子区域进行处理。
优选地，所述第一处理单元62，还用于针对所述采集图像中第一图像的每个子区域，提取该子区域的图像信息；根据该子区域的所述图像信息，计算得到该子区域对应的第一参数；针对所述采集图像中第二图像的每个子区域，提取该子区域的图像信息；根据该子区域的所述图像信息，计算得到该子区域对应的第二参数。
本领域技术人员应当理解，上述电子设备中的各单元的实现功能可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。
在本发明另一个优选实施例中，所述电子设备包括：存储单元60、图像采集单元61、第一处理单元62以及第二处理单元63；其中，
所述图像采集单元61，用于采集图像；
所述第一处理单元62，用于按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元60中；提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则通知所述第二处理单元63；
所述第二处理单元63，用于收到所述第一处理单元62的通知后，对存储单元60中第二图像的相应子区域进行处理。
优选地，所述第一处理单元62，还用于比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化小于预定阈值，则通知所述第二处理单元63；
相应地，所述第二处理单元63，还用于收到所述第一处理单元62的通知后，取消对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理，并关闭时钟信号。
本领域技术人员应当理解，上述电子设备中的各单元的实现功能可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。
在本发明另一个优选实施例中，所述电子设备包括：存储单元60、图像采集单元61、第一处理单元62以及第二处理单元63；其中，
所述图像采集单元61，用于采集图像；
所述第一处理单元62，用于按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元60中；提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则通知所述第二处理单元63；
所述第二处理单元63，用于收到所述第一处理单元62的通知后，对存储单元60中第二图像的相应子区域进行处理。
优选地，所述第一处理单元62，还用于比较第二参数集合与第一参数集合，若所有的第二参数相对于对应的第一参数的变化均小于预定阈值，则确定为所述第二图像相对所述第一图像未发生变化；统计未发生变化的第二图像的数量，当所述第二图像的数量达到第二预设值时，通知所述电子设备的处理器降低频率。
本领域技术人员应当理解，上述电子设备中的各单元的实现功能可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种数据处理方法，应用于电子设备，所述电子设备包括图像采集单元、存储单元，其特征在于，所述方法包括：
通过所述图像采集单元采集图像；
按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中；
提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；
提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；
比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理；
所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第二图像的采集时刻晚于第一图像的采集时刻。
2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理，包括：
从所述存储单元中读取第二图像的相应子区域的图像信息，并对该图像信息进行处理。
3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，包括：
针对所述采集图像中第一图像的每个子区域，提取该子区域的图像信息；
根据该子区域的所述图像信息，计算得到该子区域对应的第一参数；
相应地，所述提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，包括：
针对所述采集图像中第二图像的每个子区域，提取该子区域的图像信息；
根据该子区域的所述图像信息，计算得到该子区域对应的第二参数。
4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化小于预定阈值，则取消对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理，并关闭时钟信号。
5.根据权利要求1至4任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
比较第二参数集合与第一参数集合，若所有的第二参数相对于对应的第一参数的变化均小于预定阈值，则确定为所述第二图像相对所述第一图像未发生变化；
统计未发生变化的第二图像的数量，当所述第二图像的数量达到第二预设值时，降低所述电子设备的处理器的频率。
6.一种电子设备，所述电子设备包括存储单元，其特征在于，所述电子设备包括：图像采集单元、第一处理单元以及第二处理单元；其中，
所述图像采集单元，用于采集图像；
所述第一处理单元，用于按预定规则将采集得到的每一个图像分为多个子区域，所述多个子区域之间彼此独立，将所述多个子区域保存至所述存储单元中；提取所述采集图像中第一图像的每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第一参数，形成第一参数集合；提取所述采集图像中第二图像中每个子区域的图像信息，计算得到所述每个子区域对应的第二参数，形成第二参数集合；比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化超过预定阈值，则通知所述第二处理单元；
所述第二处理单元，用于收到所述第一处理单元的通知后，对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理；
所述第一图像与第二图像为采集过程中相邻的图像，且所述第一图像的采集时刻晚于第二图像的采集时刻。
7.根据权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述第二处理单元，还用于从所述存储单元中读取第二图像的相应子区域的图像信息，并对该图像信息进行处理。
8.根据权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述第一处理单元，还用于针对所述采集图像中第一图像的每个子区域，提取该子区域的图像信息；根据该子区域的所述图像信息，计算得到该子区域对应的第一参数；针对所述采集图像中第二图像的每个子区域，提取该子区域的图像信息；根据该子区域的所述图像信息，计算得到该子区域对应的第二参数。
9.根据权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述第一处理单元，还用于比较第二参数集合与第一参数集合，若存在第二参数相对于第一参数的变化小于预定阈值，则通知所述第二处理单元；
相应地，所述第二处理单元，还用于收到所述第一处理单元的通知后，取消对存储单元中第二图像的相应子区域进行处理，并关闭时钟信号。
10.根据权利要求6至9任一项所述的电子设备，其特征在于，
所述第一处理单元，还用于比较第二参数集合与第一参数集合，若所有的第二参数相对于对应的第一参数的变化均小于预定阈值，则确定为所述第二图像相对所述第一图像未发生变化；统计未发生变化的第二图像的数量，当所述第二图像的数量达到第二预设值时，通知所述电子设备的处理器降低频率。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310430762.0A CN104460960A (zh) | 2013-09-18 | 2013-09-18 | 一种数据处理方法及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201310430762.0A CN104460960A (zh) | 2013-09-18 | 2013-09-18 | 一种数据处理方法及电子设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104460960A true CN104460960A (zh) | 2015-03-25 |
Family
ID=52907163
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201310430762.0A Pending CN104460960A (zh) | 2013-09-18 | 2013-09-18 | 一种数据处理方法及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104460960A (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106060341A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-10-26 | 武汉华星光电技术有限公司 | 一种降低屏驱动板功耗的方法及低功耗屏驱动板 |
| CN107492366A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-12-19 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种图像信息的显示、采集方法及其装置 |
| CN109343692A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-15 | 河南大学 | 基于图像分割的移动设备显示器省电方法 |
| CN110225277A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-10 | 成都恒安警用装备制造有限公司 | 一种延长执法记录仪续航时间的方法 |
| CN110276837A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-09-24 | 联想（上海）信息技术有限公司 | 一种信息处理方法、电子设备 |
| CN110602464A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-20 | 异起(上海)智能科技有限公司 | 一种节省监控或监测时图像储存空间的方法和装置 |
| CN111059504A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-04-24 | 恒明星光智慧文化科技(深圳)有限公司 | 一种户外自助体检智慧路灯及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101030384A (zh) * | 2007-03-27 | 2007-09-05 | 西安交通大学 | 一种自动电子喉的电子喉语音增强系统与控制方法 |
| CN101425212A (zh) * | 2008-12-08 | 2009-05-06 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种安防系统 |
| CN101516040A (zh) * | 2008-02-20 | 2009-08-26 | 深圳华为通信技术有限公司 | 视频匹配方法、装置及系统 |
| CN101635859A (zh) * | 2009-08-21 | 2010-01-27 | 清华大学 | 一种实现平面视频转立体视频的方法和装置 |
| CN102123667A (zh) * | 2008-08-19 | 2011-07-13 | 松下电器产业株式会社 | 超声波诊断装置 |
-
2013
- 2013-09-18 CN CN201310430762.0A patent/CN104460960A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101030384A (zh) * | 2007-03-27 | 2007-09-05 | 西安交通大学 | 一种自动电子喉的电子喉语音增强系统与控制方法 |
| CN101516040A (zh) * | 2008-02-20 | 2009-08-26 | 深圳华为通信技术有限公司 | 视频匹配方法、装置及系统 |
| CN102123667A (zh) * | 2008-08-19 | 2011-07-13 | 松下电器产业株式会社 | 超声波诊断装置 |
| CN101425212A (zh) * | 2008-12-08 | 2009-05-06 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种安防系统 |
| CN101635859A (zh) * | 2009-08-21 | 2010-01-27 | 清华大学 | 一种实现平面视频转立体视频的方法和装置 |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106060341A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-10-26 | 武汉华星光电技术有限公司 | 一种降低屏驱动板功耗的方法及低功耗屏驱动板 |
| CN107492366A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-12-19 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种图像信息的显示、采集方法及其装置 |
| CN109343692A (zh) * | 2018-09-18 | 2019-02-15 | 河南大学 | 基于图像分割的移动设备显示器省电方法 |
| CN109343692B (zh) * | 2018-09-18 | 2021-07-23 | 河南大学 | 基于图像分割的移动设备显示器省电方法 |
| CN110276837A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-09-24 | 联想（上海）信息技术有限公司 | 一种信息处理方法、电子设备 |
| CN110276837B (zh) * | 2019-05-24 | 2023-07-21 | 联想（上海）信息技术有限公司 | 一种信息处理方法、电子设备 |
| CN110225277A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-09-10 | 成都恒安警用装备制造有限公司 | 一种延长执法记录仪续航时间的方法 |
| CN110602464A (zh) * | 2019-10-17 | 2019-12-20 | 异起(上海)智能科技有限公司 | 一种节省监控或监测时图像储存空间的方法和装置 |
| CN111059504A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-04-24 | 恒明星光智慧文化科技(深圳)有限公司 | 一种户外自助体检智慧路灯及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104460960A (zh) | 一种数据处理方法及电子设备 | |
| CN105005992A (zh) | 一种基于深度图的背景建模和前景提取的方法 | |
| CN103942797A (zh) | 基于直方图和超像素的场景图像文字检测方法及系统 | |
| CN104464302B (zh) | 一种车牌识别智能纠错方法和系统 | |
| CN108830780A (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| KR101436369B1 (ko) | 적응적 블록 분할을 이용한 다중 객체 검출 장치 및 방법 | |
| CN104994360A (zh) | 视频监控方法和视频监控系统 | |
| CN104463177A (zh) | 相似人脸图片获取方法和装置 | |
| CN103996026A (zh) | 指纹特征提取方法、装置及系统 | |
| CN103218416A (zh) | 一种数据库加载方法、装置及系统 | |
| CN104639839A (zh) | 拍摄方法及装置 | |
| CN111753721A (zh) | 一种人体姿态的识别方法及装置 | |
| CN104915420A (zh) | 知识库数据处理方法及系统 | |
| CN105302715B (zh) | 应用程序用户界面的获取方法和装置 | |
| CN108241611B (zh) | 一种关键词提取方法以及提取设备 | |
| US20210060802A1 (en) | Robot pose determination method and apparatus and robot using the same | |
| CN105022746A (zh) | 一种字库生成的方法、服务器及系统 | |
| KR20130124659A (ko) | 객체 분리 시스템 및 방법 | |
| CN104318251B (zh) | 一种相片实时处理方法和装置 | |
| EP2930687A2 (en) | Image segmentation using blur and color | |
| JP2019175107A (ja) | 認識装置、認識方法、プログラムおよびデータ生成装置 | |
| CN108769521A (zh) | 一种拍照方法、移动终端及计算机可读存储介质 | |
| KR101265694B1 (ko) | Ｄｂ 효율화를 통한 영상 인식 시스템 및 그 제공방법 | |
| CN105975139B (zh) | 触摸点提取方法、装置和显示设备 | |
| KR102444172B1 (ko) | 영상 빅 데이터의 지능적 마이닝 방법과 처리 시스템 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20150325 |