CN108040239A - 基于图像识别的知识训练系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于图像识别的知识训练系统及方法，该系统包括：投影仪，用于在预设场地中投影形成具有多个行进位置的行进模型；摄像装置，用于采集所述预设场地的图像；服务器，用于根据所述摄像装置采集的图像来辨认其中用户所踩踏的行进位置，并将与该行进位置预先关联的知识问题及其答案选项的图像发至所述投影仪投影，每个所述答案选项的图像分别投影至选项位置；所述服务器还用于根据所述摄像装置采集的图像来辨认用户所踩踏的选项位置对应的答案选项，并判断所辨认的答案选项是否正确；显示装置，用于显示所述第一提、二提示信息。通过参与游戏的形式，使用户乐在其中，让用户以娱乐方式了解各种知识点，达到劳逸结合、提高学习效率的目的。

Description

基于图像识别的知识训练系统及方法
技术领域
本发明涉及视频图像处理技术领域，特别是涉及一种基于图像识别的知识训练系统及方法。
背景技术
近年来，随着信息化时代的到来，人们需要理解与记忆过多的知识点。然而，现有的学习模式太单调，特别是针对文字知识的训练方式，单调不利于记忆，导致学习效率低下。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于图像识别的知识训练系统及方法，用于解决现有技术中用户在接收知识时，学习方式贫乏单调导致学习效率不高的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于图像识别的知识训练系统包括：
投影仪，用于在一预设场地中投影形成具有多个行进位置的行进模型；
摄像装置，用于采集所述预设场地的图像；
服务器，通信连接所述投影仪及摄像装置，用于根据所述摄像装置采集的图像来辨认其中用户所踩踏的行进位置，并将与该行进位置预先关联的知识问题及其答案选项的图像发至所述投影仪投影，其中，每个所述答案选项的图像分别投影至选项位置；所述服务器还用于根据所述摄像装置采集的图像来辨认用户所踩踏的选项位置对应的答案选项，并判断所辨认的答案选项是否正确；若正确，则生成用于提示用户在该行进模型中前进至少一行进位置的第一提示信息；若错误，则生成用于提示用户在该行进模型中后退至少一行进位置的第二提示信息；
显示装置，通信连接所述服务器，用于显示知识问题、所述第一提示信息及第二提示信息。
本发明的另一目的在于提供一种基于图像识别的知识训练方法，包括：
采用投影仪在一预设场地中投影形成具有多个行进位置的行进模型；
利用显示装置播放知识问题供用户观看；
使用摄像装置采集所述预设场地的图像；
利用服务器根据所述摄像装置采集的图像来辨认其中用户所踩踏的行进位置，并将与该行进位置预先关联的知识问题及其答案选项的图像发至所述投影仪投影，其中，每个所述答案选项的图像分别投影至选项位置；
利用服务器根据所述摄像装置采集的图像来辨认用户所踩踏的选项位置对应的答案选项，并判断所辨认的答案选项是否正确；若正确，则生成用于提示用户在该行进模型中前进至少一行进位置的第一提示信息；若错误，则生成用于提示用户在该行进模型中后退至少一行进位置的第二提示信息。
如上所述，本发明的基于图像识别的知识训练系统及方法，具有以下有益效果：
通过人机互动，使得用户在接收知识时，一方面改变了用户答题或接收知识的死记硬背的缺点；另一方面通过参与活动或游戏的形式，使得用户乐在其中，让用户以娱乐方式了解各种知识点，达到劳逸结合、提高学习效率的目的。
附图说明
图1显示为本发明提供的一种基于图像识别的知识训练系统结构框图；
图2显示为本发明提供的一种基于图像识别的知识训练系统效果布置图；
图3显示为本发明提供的一种基于图像识别的知识训练方法流程图；
图4显示为本发明提供的一种基于图像识别的知识训练方法中步骤S4的流程图。
元件标号说明：
1 投影仪
2 摄像装置
3 服务器
4 显示装置
5 声光装置
S1～S5 步骤1～步骤5
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
实施例1
请参阅图1，本发明提供一种基于图像识别的知识训练系统，包括：
投影仪1，用于在一预设场地中投影形成具有多个行进位置的行进模型；
其中，采用的投影仪可投影的形状是不定的，可根据需要设置为4*7的方块(格子)，也可设置为4*4的方块、圆形、方形等，本实施例中中优选多个方块的行进模型。而投影仪总是根据用户所站立的位置，将选项位置投影到靠近用户站立位置的附近，以便用户在看到知识问题后做出选择，进行答题。即当前题目的答题选项所对应的索引图标被投影至方块内，而用户在包含索引图标的选项位置(方块)内，通过踩踏或伫立的方式表示选择。另外，也可将不同的方块进行组合投影显示，投影该题目的选项供用户选择。
摄像装置2，用于采集所述预设场地的图像；
其中，所述摄像装置可为摄像头，可采用两个摄像头，分别从上而下采集固定场所的视频画面，防止一个摄像头拍摄时因阴影无法准确录制当前的场景，影响后期确定用户的位置。该摄像装置在录制投影到预设场所的图像，可按时间戳周期性拍照也可一直录制。同时，设置两个摄像头优选设置预设场所上方，尽量避免采集图像时，用户所在区域产生阴影以影响后期识别。
服务器3，通信连接所述投影仪及摄像装置，用于根据所述摄像装置采集的图像来辨认其中用户所踩踏的行进位置，并将与该行进位置预先关联的知识问题及其答案选项的图像发至所述投影仪投影，其中，每个所述答案选项的图像分别投影至选项位置；所述服务器还用于根据所述摄像装置采集的图像来辨认用户所踩踏的选项位置对应的答案选项，并判断所辨认的答案选项是否正确；若正确，则生成用于提示用户在该行进模型中前进至少一行进位置的第一提示信息；若错误，则生成用于提示用户在该行进模型中后退至少一行进位置的第二提示信息；
其中，所述服务器获取当前知识问题未作答时包含选项位置图像为初始帧图像；获取当前知识问题用户所踩踏的选项位置的图像为当前帧图像，根据比较当前帧图像与初始帧图像获取用户所在的选项位置的坐标以识别用户的位置。
具体地，对初始帧灰度图像与当前帧灰度图像之间进行差分处理得到差分绝对值，当所述差分绝对值超过门限时则判定为“候选”，再对若干“候选”进行C-均值聚类分析，得到的K个聚类区域进行面积区域，根据所述面积区域判断用户所在的区域从而确定用户所在图像中的选项位置。
在本实施例中，基于差分算法中的聚类算法是一种有效的聚类算法，能够迅速使多个“候选”中收敛于全局最优解，当区域面积过大或过小均不能确定用户所在区域，只有当区域面积适中，如“区域面积在每个方格的预设范围内，则可判断为该用户所在区域，相反，则不能确定用户所在区域”。采用上述算法可迅速准确的判断出用户用户所在图像中的选项位置，利用系统精准识别。
另外，还可采用如下方式获取用户所在的选项位置的坐标以识别用户的位置，具体包括：
对初始帧图像与当前帧图像之间的差值进行二值化处理，得到对应的二值化图像；获取摄像装置的内外参数，基于Camshift跟踪与帧差法计算用户在当前帧图像的像素坐标，确定用户所在图像中的选项位置。
在本实施例中，采用帧间差分法利用视频序列中连续两帧或几帧图像的差异来进行目标检测与提取，利用帧间差分法计算第K帧图像与第K-1帧图像之间的差别，得到的差分图像，将差分图像进行二值化，检测到差分图像中某一像素值的差大于某一给定的阈值时，则认为是该像素为前景像素，即该像素可能为目标的上一点，反之，则认为该像素为背景像素。对差分图像二值化得到最终图像，将最终图像进行连通性分析得到目标图像，当某一连通的区域的面积大于某一给定的阈值，则检测到目标，认为该区域内为目标所占的区域，通过该方式进行定位，得到用户的坐标位置。
另外，结合Camshift算法利用目标的颜色特征在视频图像中运动目标(用户)所在的位置和大小，在下一帧视频图像中，用运动目标的当前的位置和大小初始化搜寻窗口，重复这个过程实现对目标的连续跟踪。在每次搜寻前将初始值设置为运动目标当前的位置和大小，搜寻窗口只在运动目标可能出现的区域附近搜寻，同时，Camshift算法是通过颜色匹配找到运动目标，具体如下：
(1)根据帧间差分法确定目标跟踪区域，计算零阶距与一阶距，(2)计算坐标(x,y)的像素值，x，y的变化范围为搜索窗的范围；(3)计算搜索窗的质心(x1，y1)；(4)重新设置搜索窗的大小S为上面搜索窗区域内颜色概率分布的函数；(5)重复步骤(2)至(4)直到收敛，即质心变化小于给定的阈值。其中，零阶距反映了目标在图像中的面积，颜色概率分布图为最大值为255的离散的灰度图像，因此，设置搜索窗的大小，达到连续跟踪，不丢失和跟踪区域发散的状况。
在该实施例中，帧间差分对运动目标进行较好的定位，克服传统Camshift算法人工定位的缺点，在跟踪过程中又通过帧间差分确定了目标的运动范围，克服了Camshift算法在跟踪过程中易发散的缺点，可精确定位目标物，便于精确定位用户所踩踏的选项位置。
显示装置4，通信连接所述服务器，用于显示知识问题、所述第一提示信息及第二提示信息；
其中，一方面该显示装置主要用于播放知识问题的题目，方便用户观看知识题目，另一方面，该显示装置还用于显示服务器统计的用户答题的分数、正确错误的题目数量，答题时间，以及答对、打错分别对应不同的鼓励标语，便于用户实时了解答题的进度情况，显示装置可为显示屏，通过显示屏显示如：第一提示信息可为正确时，显示perfect、unbelievable等术语以鼓励，可使用不同的颜色表示，同时，提醒用户在行进模型中前进一步；第二提示信息可为错误时，显示pity、sorry等术语以惋惜，也可使用不同的颜色表示，同时，提醒用户在行进模型中后退一步。
在上述实施例中，该系统还包括声光装置5，用于对答题正确与否分别做出不同的声音与闪光作为激励响应。
其中，所述声光装置当用户答题正确时响起第一声音且发出第一闪光组合，当用户答题错误时响起第二声音且发出第二闪光组合，其中，所述闪光组合为多种不同颜色灯光拼凑的。根据喜好的颜色进行闪光组合，根据喜好的声音设置不同声音，达到激励或惩罚的作用。
另外，在本实施例中，还可设置其它模块进行奖励或惩罚的手段，从而激发用户的积极性，提高其参与活动的动力。
实施例2
请参阅图2，为本发明提供的一种基于图像识别的知识训练系统效果布置图，包括：
在图中，将方块形的预设图像投影到地面，如：4*7个方块，用户站立在某个方块内，可按照一定的顺序，比如，在某行从左至右站立，以闯迷宫的形式，每答对一题前前进一步，答错就后退一步，直到回到初始位置为止。用户每次踩踏的行进位置均对应关联有知识题目，而投影仪将知识题目相关的答题选项投影至该用户踩踏的行进位置附近，供用户选择答题选项。而用户通过观看显示装置浏览知识题目，在投影的预设场所做出答题，服务器差分算法中的聚类算法即可准确检测到用户所在选择位置，而根据所在选择位置判断用户答题是否正确，当用户答题正确或错误，会发出不同声音与闪光对用户进行奖励和惩罚，以对用户的选择作出相应的奖励或惩罚，从而激发用户潜能，使用户在享受娱乐的过程中，达到学习知识的作用，如该知识包括：公共场所场景隐患知识、消防知识、教学知识等，以致于提高用户的学习效率。
另外，在本实施例中，可以选择两组或多组该装置同时进行联机比赛，满足多个用户同时参与的要求，也能激励用户游玩的兴趣。本申请中从根本上解决了单独推广乏味知识的问题，提升了用户学习知识的兴趣和效率，老少皆宜，值得大力推广应用。
实施例3
请参阅图3，为本发明的另一目的在于提供一种基于图像识别的知识训练方法，包括：
步骤S1，采用投影仪在一预设场地中投影形成具有多个行进位置的行进模型；
步骤S2，利用显示装置播放知识问题供用户观看；
其中，还可以显示用户答题的分数、正确错误的题目数量、答题时间等。
步骤S3，使用摄像装置采集所述预设场地的图像；
步骤S4，利用服务器根据所述摄像装置采集的图像来辨认其中用户所踩踏的行进位置，并将与该行进位置预先关联的知识问题及其答案选项的图像发至所述投影仪投影，其中，每个所述答案选项的图像分别投影至选项位置；
步骤S5，利用服务器根据所述摄像装置采集的图像来辨认用户所踩踏的选项位置对应的答案选项，并判断所辨认的答案选项是否正确；若正确，则生成用于提示用户在该行进模型中前进至少一行进位置的第一提示信息；若错误，则生成用于提示用户在该行进模型中后退至少一行进位置的第二提示信息。
实施例4
请参阅图4，为本发明提供的一种基于图像识别的知识训练方法中步骤S4的流程图，包括：
步骤S401，获取当前知识问题未作答时包含选项位置图像为初始帧图像；
其中，获取的初始帧图像也可为用户在当前题目中未作出选择时所站立的选择位置的图像；
步骤S402，获取当前知识问题用户所踩踏的选项位置的图像为当前帧图像；
步骤S403，根据比较当前帧图像与初始帧图像获取用户所在的选项位置的坐标以识别用户的位置。
具体地，对初始帧灰度图像与当前帧灰度图像之间进行差分处理得到差分绝对值，当所述差分绝对值超过门限时则判定为“候选”，再对若干“候选”进行C-均值聚类分析，得到的K个聚类区域进行面积区域，根据所述面积区域判断用户所在的区域从而确定用户所在图像中的选项位置。
在本实施例中，基于差分算法中的聚类算法是一种有效的聚类算法，能够迅速使多个“候选”中收敛于全局最优解，当区域面积过大或过小均不能确定用户所在区域，只有当区域面积适中，如“区域面积在每个方格的预设范围内，则可判断为该用户所在区域，相反，则不能确定用户所在区域”。采用上述算法可迅速准确的判断出用户用户所在图像中的选项位置，利用系统精准识别。
再或者，具体地，对初始帧图像与当前帧图像之间的差值进行二值化处理，得到对应的二值化图像；获取摄像装置的内外参数，基于Camshift跟踪与帧差法计算用户在当前帧图像的像素坐标，确定用户所在的选择位置。
在本实施例中，通过帧间差分对运动目标进行较好的定位，克服传统Camshift算法人工定位的缺点，在跟踪过程中又通过帧间差分确定了目标的运动范围，克服了Camshift算法在跟踪过程中易发散的缺点，可精确定位目标物。
综上所述，本发明通过人机互动，使得用户在接收知识时，一方面改变了用户答题或接收知识的死记硬背的缺点；另一方面通过参与活动或游戏的形式，使得用户乐在其中，让用户以娱乐方式了解各种知识点，达到劳逸结合、提高学习效率的目的。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的知识训练系统，其特征在于，包括：
投影仪，用于在一预设场地中投影形成具有多个行进位置的行进模型；
摄像装置，用于采集所述预设场地的图像；
服务器，通信连接所述投影仪及摄像装置，用于根据所述摄像装置采集的图像来辨认其中用户所踩踏的行进位置，并将与该行进位置预先关联的知识问题及其答案选项的图像发至所述投影仪投影，其中，每个所述答案选项的图像分别投影至选项位置；所述服务器还用于根据所述摄像装置采集的图像来辨认用户所踩踏的选项位置对应的答案选项，并判断所辨认的答案选项是否正确；若正确，则生成用于提示用户在该行进模型中前进至少一行进位置的第一提示信息；若错误，则生成用于提示用户在该行进模型中后退至少一行进位置的第二提示信息；
显示装置，通信连接所述服务器，用于显示知识问题、所述第一提示信息及第二提示信息。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的知识训练系统，其特征在于，所述服务器获取当前知识问题未作答时包含选项位置图像为初始帧图像；获取当前知识问题用户所踩踏的选项位置的图像为当前帧图像；根据比较当前帧图像与初始帧图像获取用户所在的选项位置的坐标以识别用户的位置。
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的知识训练系统，其特征在于，对初始帧图像与当前帧图像之间的差值进行二值化处理，得到对应的二值化图像；获取摄像装置的内外参数，基于Camshift跟踪与帧差法计算用户在当前帧图像的像素坐标，确定用户所在图像中的选项位置。
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的知识训练系统，其特征在于，还包括声光装置，用于根据答题正确与否分别做出不同的声音与闪光作为激励响应。
5.根据权利要求4所述的基于图像识别的知识训练系统，其特征在于，所述声光装置当用户答题正确时响起第一声音且发出第一闪光组合，当用户答题错误时响起第二声音且发出第二闪光组合，其中，所述闪光组合为多种不同颜色灯光拼凑的。
6.一种基于图像识别的知识训练方法，其特征在于，包括：
采用投影仪在一预设场地中投影形成具有多个行进位置的行进模型；
利用显示装置播放知识问题供用户观看；
使用摄像装置采集所述预设场地的图像；
利用服务器根据所述摄像装置采集的图像来辨认其中用户所踩踏的行进位置，并将与该行进位置预先关联的知识问题及其答案选项的图像发至所述投影仪投影，其中，每个所述答案选项的图像分别投影至选项位置；
利用服务器根据所述摄像装置采集的图像来辨认用户所踩踏的选项位置对应的答案选项，并判断所辨认的答案选项是否正确；若正确，则生成用于提示用户在该行进模型中前进至少一行进位置的第一提示信息；若错误，则生成用于提示用户在该行进模型中后退至少一行进位置的第二提示信息。
7.根据权利要求6所述的基于图像识别的知识训练方法，其特征在于，所述服务器根据所述摄像装置采集的图像来辨认用户所踩踏的选项位置对应的答案选项的步骤，包括：
获取当前知识问题未作答时包含选项位置图像为初始帧灰度图像；获取当前知识问题用户所踩踏的选项位置的图像为当前帧灰度图像；根据比较当前帧灰度图像与初始帧灰度图像获取用户所在的选项位置的坐标以识别用户的位置。
8.根据权利要求7所述的基于图像识别的知识训练方法，其特征在于，所述根据比较当前帧图像与初始帧图像获取用户所在的选项位置的坐标以识别用户的位置的步骤，包括：
对初始帧灰度图像与当前帧灰度图像之间进行差分处理得到差分绝对值，当所述差分绝对值超过门限时则判定为“候选”，再对若干“候选”进行C-均值聚类分析，得到的K个聚类区域进行面积区域，根据所述面积区域判断用户所在的区域从而确定用户所在图像中的选项位置。
9.根据权利要求8所述的基于图像识别的知识训练方法，其特征在于，还包括：利用声光装置根据答题正确与否分别做出不同的声音与闪光作为激励响应。
10.根据权利要求9所述的基于图像识别的知识训练方法，其特征在于，所述利用声光装置根据答题正确与否分别做出不同的声音与闪光作为激励响应的步骤，包括：
利用声光装置当用户答题正确时响起第一声音且发出第一闪光组合，当用户答题错误时响起第二声音且发出第二闪光组合；其中，所述闪光组合为多种不同颜色灯光拼凑的。
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