CN107479850B - 一种应用程序管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于图像识别的应用程序管理方法，所述方法包括：预先存储预设音量阈值以及音量控制表，所述音量控制表以现场音量为索引存储了与各个现场音量值对应的终端设备的播放音量；检测终端设备周围的音量大小以作为现场音量值输出；检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态；在终端设备周围的人员的睡眠状态为深睡状态或浅睡状态时，将现场音量值与预设音量阈值进行比较；基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略。
Description
技术领域
本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种应用程序管理方法。
背景技术
当前，手机等终端设备的声音无法根据终端设备用户的睡眠状态进行智能化关闭，也无法根据周围环境声音进行调整以使得终端设备消息声音与周围环境声音相适应，这些都给终端设备的用户带来一些干扰。
现有技术中并不存在相应的终端设备消息声音的控制机制，导致用户的进入睡眠状态时，仍不得不接收各种应用程序的消息声音，严重影响了用户的正常休息，同时终端设备的消息声音无法与环境声音相适应，容易导致消息声音特别大或特别小。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种应用程序管理方法，首先根据终端设备用户的睡眠状态确定是否进入静音管理模式，其次，在静音管理模式下仍正常接收各种应用程序的消息声音，不同的是，根据环境声音的音量大小，将各种应用程序的消息声音的大小与环境声音的音量大小相适应，避免给休息的人们带来声音上的过度干扰。
根据本发明的一方面，提供了一种基于图像识别的应用程序管理方法，所述方法包括：
预先存储预设音量阈值以及音量控制表，所述音量控制表以现场音量为索引存储了与各个现场音量值对应的终端设备的播放音量；
检测终端设备周围的音量大小以作为现场音量值输出；
检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态；
在终端设备周围的人员的睡眠状态为深睡状态或浅睡状态时，将现场音量值与预设音量阈值进行比较；
基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略。
更具体地，在所述基于图像识别的应用程序管理方法中，还包括：
对终端设备周围进行高清数据拍摄以获得并输出高清图像；
基于用户的操作，接收用户输入的预设音量阈值以及调整的音量控制表；更新预先存储的预设音量阈值以及音量控制表。
更具体地，在所述基于图像识别的应用程序管理方法中，还包括：
使用噪声点分析设备，用于接收高清图像，对高清图像进行场景判断以确定高清图像内像素点像素值的分布情况，基于所述分布情况对高清图像中每一个像素点进行像素值分析以确定是否为噪声点；
使用噪声区域分析设备，与噪声点分析设备连接，用于接收所述噪声点分析设备的分析结果，将高清图像内各个噪声点组成多个噪声区域，确定每一个噪声区域的面积和形状，并将各个噪声区域的面积汇总以获取噪声区域总面积；
使用滤波启动设备，分别与噪声区域分析设备和自适应滤波设备连接，用于在噪声区域总面积大于等于预设面积阈值时，启动自适应滤波设备，在噪声区域总面积小于预设面积阈值时，关闭自适应滤波设备，将高清图像直接作为待处理图像输入到睡眠程度检测设备；
使用自适应滤波设备，分别与滤波启动设备和睡眠程度检测设备连接，用于在被滤波启动设备启动后，对高清图像进行自适应滤波处理以获得待处理图像，并将待处理图像输入到睡眠程度检测设备；
所述自适应滤波设备包括区域拆分单元、模块选择单元、滤波执行单元和图像组合单元，区域拆分单元用于接收每一个噪声区域的形状，基于每一个噪声区域的形状的几何特征，将每一个噪声区域拆分成多个基准子区域，每一个基准子区域的形状为方形、圆形或线形，当形状为方形时，每一个基准子区域的大小为3×3、5×5或7×7，当形状为圆形时，每一个基准子区域的半径为3像素、5像素或7像素，当形状为线形时，每一个基准子区域为一个一维像素集合；
所述检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态包括：基于接收到的待处理图像检测并输出其中人体目标的睡眠状态以作为终端设备周围的人员的睡眠状态输出；
其中，所述模块选择单元与所述区域拆分单元连接，用于对每一个噪声区域，针对其被拆分后的各个基准子区域，选择对应的中值滤波模板，所述滤波执行单元与所述模块选择单元连接，用于对每一个噪声区域，针对其被拆分后的各个基准子区域，采取选择的中值滤波模板执行中值滤波，以获得各个子区域滤波图案，并将各个子区域滤波图案组合成滤波后的噪声区域子图像；
所述图像组合单元与所述滤波执行单元连接，用于接收各个噪声区域子图像，并将非噪声区域与各个噪声区域子图像组合以获得待处理图像；在高清图像内，多个噪声区域之外的区域为非噪声区域；
高清图像内像素点像素值的分布情况包括针对每一个像素点在高清图像内的所在区域确定该像素点像素值应归属的像素值范围。
更具体地，在所述基于图像识别的应用程序管理方法中：
所述基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：当所述现场音量值小于等于所述预设音量阈值时，进入静音管理模式，当所述现场音量值大于所述预设音量阈值时，退出静音管理模式；
其中，在静音管理模式中执行以下操作：基于所述音量控制表确定与所述现场音量值对应的终端设备的播放音量以作为目标播放音量输出；
所述基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：将所述目标播放音量发送给终端设备以将所述目标播放音量作为终端设备的应用程序的播放音量。
更具体地，在所述基于图像识别的应用程序管理方法中，在检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态之后，还包括：
在终端设备周围的人员的睡眠状态为清醒状态时，停止将现场音量值与预设音量阈值进行比较。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的基于图像识别的应用程序管理平台的结构方框图。
图2为根据本发明实施方案示出的基于图像识别的应用程序管理方法的步骤流程图。
附图标记：1预先存储设备；2现场音量检测设备；3睡眠程度检测设备；4阈值比较设备；5管理控制设备；6预先存储预设音量阈值以及音量控制表，所述音量控制表以现场音量为索引存储了与各个现场音量值对应的终端设备的播放音量；7检测终端设备周围的音量大小以作为现场音量值输出；8检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态；9在终端设备周围的人员的睡眠状态为深睡状态或浅睡状态时，将现场音量值与预设音量阈值进行比较；10基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的基于图像识别的应用程序管理平台的实施方案进行详细说明。
当前，随着手机等移动终端上的应用程序的日益增多以及移动网络的普及使用，人们越来越离不开手机，甚至睡觉前抱着手机不愿意休息。
手机等移动终端上上的各个应用程序在来消息时，为了提醒用户，都会发出较大的声音，如果是在用户睡眠状态下，这些声音会干扰人们的休息。同时，应用程序的声音不能根据外界声音进行调整，无法使用其发出的声音与外界声音相适应，使得一旦发出声音，要不听不见，要不特别醒耳，干扰人们的生活。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种基于图像识别的应用程序管理平台，用于在终端设备周围的人员的睡眠状态为深睡状态或浅睡状态时，将现场音量值与预设音量阈值进行比较，基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略，使得消息声音与现场音量值相适应。
图1为根据本发明实施方案示出的基于图像识别的应用程序管理平台的结构方框图，所述平台包括：
预先存储设备，用于预先存储预设音量阈值以及音量控制表，所述音量控制表以现场音量为索引存储了与各个现场音量值对应的终端设备的播放音量；
现场音量检测设备，用于检测终端设备周围的音量大小以作为现场音量值输出；
睡眠程度检测设备，用于检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态；
阈值比较设备，用于在终端设备周围的人员的睡眠状态为深睡状态或浅睡状态时，将现场音量值与预设音量阈值进行比较；
管理控制设备，用于基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略。
接着，继续对本发明的基于图像识别的应用程序管理平台的具体结构进行进一步的说明。
在所述基于图像识别的应用程序管理平台中，还包括：
图像捕获设备，用于对终端设备周围进行高清数据拍摄以获得并输出高清图像；用户输入设备，用于基于用户的操作，接收用户输入的预设音量阈值以及调整的音量控制表；
其中，用户输入设备与预先存储设备连接，用于更新预先存储设备内预先存储的预设音量阈值以及音量控制表。
在所述基于图像识别的应用程序管理平台中，还包括：
噪声点分析设备，用于接收高清图像，对高清图像进行场景判断以确定高清图像内像素点像素值的分布情况，基于所述分布情况对高清图像中每一个像素点进行像素值分析以确定是否为噪声点；
噪声区域分析设备，与噪声点分析设备连接，用于接收所述噪声点分析设备的分析结果，将高清图像内各个噪声点组成多个噪声区域，确定每一个噪声区域的面积和形状，并将各个噪声区域的面积汇总以获取噪声区域总面积；
滤波启动设备，分别与噪声区域分析设备和自适应滤波设备连接，用于在噪声区域总面积大于等于预设面积阈值时，启动自适应滤波设备，在噪声区域总面积小于预设面积阈值时，关闭自适应滤波设备，将高清图像直接作为待处理图像输入到睡眠程度检测设备；
自适应滤波设备，分别与滤波启动设备和睡眠程度检测设备连接，用于在被滤波启动设备启动后，对高清图像进行自适应滤波处理以获得待处理图像，并将待处理图像输入到睡眠程度检测设备；
所述自适应滤波设备包括区域拆分单元、模块选择单元、滤波执行单元和图像组合单元，区域拆分单元用于接收每一个噪声区域的形状，基于每一个噪声区域的形状的几何特征，将每一个噪声区域拆分成多个基准子区域，每一个基准子区域的形状为方形、圆形或线形，当形状为方形时，每一个基准子区域的大小为3×3、5×5或7×7，当形状为圆形时，每一个基准子区域的半径为3像素、5像素或7像素，当形状为线形时，每一个基准子区域为一个一维像素集合；
所述睡眠程度检测设备分别与自适应滤波设备和滤波启动设备连接，用于基于接收到的待处理图像检测并输出其中人体目标的睡眠状态以作为终端设备周围的人员的睡眠状态输出；
其中，所述模块选择单元与所述区域拆分单元连接，用于对每一个噪声区域，针对其被拆分后的各个基准子区域，选择对应的中值滤波模板，所述滤波执行单元与所述模块选择单元连接，用于对每一个噪声区域，针对其被拆分后的各个基准子区域，采取选择的中值滤波模板执行中值滤波，以获得各个子区域滤波图案，并将各个子区域滤波图案组合成滤波后的噪声区域子图像；
所述图像组合单元与所述滤波执行单元连接，用于接收各个噪声区域子图像，并将非噪声区域与各个噪声区域子图像组合以获得待处理图像；其中，在高清图像内，多个噪声区域之外的区域为非噪声区域；
其中，高清图像内像素点像素值的分布情况包括针对每一个像素点在高清图像内的所在区域确定该像素点像素值应归属的像素值范围。
在所述基于图像识别的应用程序管理平台中：
所述管理控制设备基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：当所述现场音量值小于等于所述预设音量阈值时，进入静音管理模式，当所述现场音量值大于所述预设音量阈值时，退出静音管理模式；
其中，所述管理控制设备在静音管理模式中执行以下操作：基于所述音量控制表确定与所述现场音量值对应的终端设备的播放音量以作为目标播放音量输出；
其中，管理控制设备基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：将所述目标播放音量发送给终端设备以将所述目标播放音量作为终端设备的应用程序的播放音量。
在所述基于图像识别的应用程序管理平台中：所述阈值比较设备还用于在终端设备周围的人员的睡眠状态为清醒状态时，停止将现场音量值与预设音量阈值进行比较。
图2为根据本发明实施方案示出的基于图像识别的应用程序管理方法的步骤流程图，所述方法包括：
预先存储预设音量阈值以及音量控制表，所述音量控制表以现场音量为索引存储了与各个现场音量值对应的终端设备的播放音量；
检测终端设备周围的音量大小以作为现场音量值输出；
检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态；
在终端设备周围的人员的睡眠状态为深睡状态或浅睡状态时，将现场音量值与预设音量阈值进行比较；
基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略。
在所述基于图像识别的应用程序管理方法中，还包括：
对终端设备周围进行高清数据拍摄以获得并输出高清图像；
基于用户的操作，接收用户输入的预设音量阈值以及调整的音量控制表；更新预先存储的预设音量阈值以及音量控制表。
在所述基于图像识别的应用程序管理方法中，还包括：
使用噪声点分析设备，用于接收高清图像，对高清图像进行场景判断以确定高清图像内像素点像素值的分布情况，基于所述分布情况对高清图像中每一个像素点进行像素值分析以确定是否为噪声点；
使用噪声区域分析设备，与噪声点分析设备连接，用于接收所述噪声点分析设备的分析结果，将高清图像内各个噪声点组成多个噪声区域，确定每一个噪声区域的面积和形状，并将各个噪声区域的面积汇总以获取噪声区域总面积；
使用滤波启动设备，分别与噪声区域分析设备和自适应滤波设备连接，用于在噪声区域总面积大于等于预设面积阈值时，启动自适应滤波设备，在噪声区域总面积小于预设面积阈值时，关闭自适应滤波设备，将高清图像直接作为待处理图像输入到睡眠程度检测设备；
使用自适应滤波设备，分别与滤波启动设备和睡眠程度检测设备连接，用于在被滤波启动设备启动后，对高清图像进行自适应滤波处理以获得待处理图像，并将待处理图像输入到睡眠程度检测设备；
所述自适应滤波设备包括区域拆分单元、模块选择单元、滤波执行单元和图像组合单元，区域拆分单元用于接收每一个噪声区域的形状，基于每一个噪声区域的形状的几何特征，将每一个噪声区域拆分成多个基准子区域，每一个基准子区域的形状为方形、圆形或线形，当形状为方形时，每一个基准子区域的大小为3×3、5×5或7×7，当形状为圆形时，每一个基准子区域的半径为3像素、5像素或7像素，当形状为线形时，每一个基准子区域为一个一维像素集合；
所述检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态包括：基于接收到的待处理图像检测并输出其中人体目标的睡眠状态以作为终端设备周围的人员的睡眠状态输出；
其中，所述模块选择单元与所述区域拆分单元连接，用于对每一个噪声区域，针对其被拆分后的各个基准子区域，选择对应的中值滤波模板，所述滤波执行单元与所述模块选择单元连接，用于对每一个噪声区域，针对其被拆分后的各个基准子区域，采取选择的中值滤波模板执行中值滤波，以获得各个子区域滤波图案，并将各个子区域滤波图案组合成滤波后的噪声区域子图像；
所述图像组合单元与所述滤波执行单元连接，用于接收各个噪声区域子图像，并将非噪声区域与各个噪声区域子图像组合以获得待处理图像；在高清图像内，多个噪声区域之外的区域为非噪声区域；
高清图像内像素点像素值的分布情况包括针对每一个像素点在高清图像内的所在区域确定该像素点像素值应归属的像素值范围。
在所述基于图像识别的应用程序管理方法中：
所述基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：当所述现场音量值小于等于所述预设音量阈值时，进入静音管理模式，当所述现场音量值大于所述预设音量阈值时，退出静音管理模式；
其中，在静音管理模式中执行以下操作：基于所述音量控制表确定与所述现场音量值对应的终端设备的播放音量以作为目标播放音量输出；
所述基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：将所述目标播放音量发送给终端设备以将所述目标播放音量作为终端设备的应用程序的播放音量。
在所述基于图像识别的应用程序管理方法中，在检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态之后，还包括：
在终端设备周围的人员的睡眠状态为清醒状态时，停止将现场音量值与预设音量阈值进行比较。
另外，图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
常用的图像滤波模式中的一种是，非线性滤波器，一般说来，当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等)，传统的线性滤波技术，如傅立变换，在滤除噪声的同时，总会以某种方式模糊图像细节(如边缘等)进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非线性滤波器是基于对输入信号的一种非线性映射关系，常可以把某一特定的噪声近似地映射为零而保留信号的要特征，因而其在一定程度上能克服线性滤波器的不足之处。
采用本发明的基于图像识别的应用程序管理平台，针对现有技术中睡眠状态下无法将终端设备声音与环境声音相适应的技术问题，当所述现场音量值小于等于所述预设音量阈值时，进入静音管理模式，当所述现场音量值大于所述预设音量阈值时，退出静音管理模式；所述管理控制设备在静音管理模式中执行以下操作：基于所述音量控制表确定与所述现场音量值对应的终端设备的播放音量以作为目标播放音量输出；其中，管理控制设备基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：将所述目标播放音量发送给终端设备以将所述目标播放音量作为终端设备的应用程序的播放音量，从而使得用户睡眠状态下的终端设备音量与现场音量值相适应，解决了上述技术问题。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，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、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (3)
1.一种基于图像识别的应用程序管理方法，所述方法包括：
预先存储预设音量阈值以及音量控制表，所述音量控制表以现场音量为索引存储了与各个现场音量值对应的终端设备的播放音量；
检测终端设备周围的音量大小以作为现场音量值输出；
检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态；
在终端设备周围的人员的睡眠状态为深睡状态或浅睡状态时，将现场音量值与预设音量阈值进行比较；
基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略；
对终端设备周围进行高清数据拍摄以获得并输出高清图像；
基于用户的操作，接收用户输入的预设音量阈值以及调整的音量控制表；
更新预先存储的预设音量阈值以及音量控制表；
其特征在于，还包括：
使用噪声点分析设备，用于接收高清图像，对高清图像进行场景判断以确定高清图像内像素点像素值的分布情况，基于所述分布情况对高清图像中每一个像素点进行像素值分析以确定是否为噪声点；
使用噪声区域分析设备，与噪声点分析设备连接，用于接收所述噪声点分析设备的分析结果，将高清图像内各个噪声点组成多个噪声区域，确定每一个噪声区域的面积和形状，并将各个噪声区域的面积汇总以获取噪声区域总面积；
使用滤波启动设备，分别与噪声区域分析设备和自适应滤波设备连接，用于在噪声区域总面积大于等于预设面积阈值时，启动自适应滤波设备，在噪声区域总面积小于预设面积阈值时，关闭自适应滤波设备，将高清图像直接作为待处理图像输入到睡眠程度检测设备；
使用自适应滤波设备，分别与滤波启动设备和睡眠程度检测设备连接，用于在被滤波启动设备启动后，对高清图像进行自适应滤波处理以获得待处理图像，并将待处理图像输入到睡眠程度检测设备；所述自适应滤波设备包括区域拆分单元、模块选择单元、滤波执行单元和图像组合单元，区域拆分单元用于接收每一个噪声区域的形状，基于每一个噪声区域的形状的几何特征，将每一个噪声区域拆分成多个基准子区域，每一个基准子区域的形状为方形、圆形或线形，当形状为方形时，每一个基准子区域的大小为3×3、5×5或7×7，当形状为圆形时，每一个基准子区域的半径为3像素、5像素或7像素，当形状为线形时，每一个基准子区域为一个一维像素集合；
所述检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态包括：基于接收到的待处理图像检测并输出其中人体目标的睡眠状态以作为终端设备周围的人员的睡眠状态输出；
其中，所述模块选择单元与所述区域拆分单元连接，用于对每一个噪声区域，针对其被拆分后的各个基准子区域，选择对应的中值滤波模板，所述滤波执行单元与所述模块选择单元连接，用于对每一个噪声区域，针对其被拆分后的各个基准子区域，采取选择的中值滤波模板执行中值滤波，以获得各个子区域滤波图案，并将各个子区域滤波图案组合成滤波后的噪声区域子图像；所述图像组合单元与所述滤波执行单元连接，用于接收各个噪声区域子图像，并将非噪声区域与各个噪声区域子图像组合以获得待处理图像；
其中，在高清图像内，多个噪声区域之外的区域为非噪声区域；
其中，高清图像内像素点像素值的分布情况包括针对每一个像素点在高清图像内的所在区域确定该像素点像素值应归属的像素值范围。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：当所述现场音量值小于等于所述预设音量阈值时，进入静音管理模式，当所述现场音量值大于所述预设音量阈值时，退出静音管理模式；
其中，在静音管理模式中执行以下操作：基于所述音量控制表确定与所述现场音量值对应的终端设备的播放音量以作为目标播放音量输出；
其中，所述基于现场音量值与预设音量阈值的比较结果，确定终端设备的应用程序的音量管理策略包括：将所述目标播放音量发送给终端设备以将所述目标播放音量作为终端设备的应用程序的播放音量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在检测并输出终端设备周围的人员的睡眠状态之后，还包括：
在终端设备周围的人员的睡眠状态为清醒状态时，停止将现场音量值与预设音量阈值进行比较。
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