CN108256833A - 一种in time日程安排处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种IN TIME日程安排处理系统，包括信息整合模块和信息处理模块，所述信息整合模块包括文本区域检测单元、图像预处理单元、字符二值化单元、信息分析处理单元、信息分类单元和信息整合单元；所述文本区域检测单元主要用于找出图像区域中文字所在位置，将识别范围缩小；图像预处理单元用于将检测到的图片文本区域进行校准，该IN TIME日程安排处理系统；可以通过用户的截图直接为用户创建日程，自动识别时间设置提醒；当用户截下图片时，会自动识别图片中的信息，并创建日程，减少了用户单纯的为添加日程安排而浪费的时间，以时间轴为线，支持查看历史记录和资料，为大量工作者和学生减少单纯制作文档消耗的时间。

Description

一种IN TIME日程安排处理系统

技术领域

本发明涉及日程安排处理系统技术领域，具体为一种IN TIME日程安排处理系统。

背景技术

随着计算机技术、网络技术和多媒体技术的发展与信息需求的不断增长，多媒体信息已经成为人类信息系统的主要数据来源形式。而在多媒体数据库中图像数据占有很大的比重，数字化在各个方面的应用越来越普遍。对其进行系统管理和快速有效的检索，人们提出了新的要求。在这样的条件下，由于传统和现有的搜索引擎只能完成基于纯文字的检索任务，使得信息检索面临很大挑战。

无论你是一名中学生还是大学生，亦或是一名上班族，你有没有为平常生活中的各种日程安排而操心，QQ群和微信群的开会通知和各种工作和学习的截止日期都需要我们记住。

在实际生活中，就是使用手工的方法或者借助计算机工具给视频添加一些文字描述或数字标签。当需要检索时，通过查询特定的标签或者关键词来寻找所需要的信息。这样一来对图像的查询变成了对于标签或关键词的查询。目前大多商用的多媒体数据库,这种检索方法虽然简单，但有几个根本问题影响信息的有效使用。首先图像的内容是丰富和复杂的,很难用几个字完全表达，而数字标签对于视频内容是毫无意义的，所以这种方法在查询中常出现各种错误。其次，文字描述是一种特定的抽象,如果描述的标准改变，那么所有的文字标签也要重新制作才能适合新的查询要求。最后，关键词采用人工方式编写，因而带有很大的主观性，无法客观描述视频。而且手工标注的工作量极大，不可能对所有的视频都进行这样的处理。

在各种图像中往往可以见到各种各样的文字，这些文字概括或者补充了关于各个场景下的内容信息，即在一定程度上反映了这些图像的语义。若能准确将这些文字识别出来，这样就可以用类似文本检索“关键字”的查询方法,对图片进行快速有效地查询。所以,鉴于这一点,同时为了解决上述问题，有必要对图像文字识别进行研究。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种改进现有的微波消融针，解决了背景技术中提出的困难问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种IN TIME日程安排处理系统，包括信息整合模块和信息处理模块，所述信息整合模块包括文本区域检测单元、图像预处理单元、字符二值化单元、信息分析处理单元、信息分类单元和信息整合单元；所述文本区域检测单元主要用于找出图像区域中文字所在位置，将识别范围缩小；图像预处理单元用于将检测到的图片文本区域进行校准，进行将复杂背景及低对比度的图像进行预处理，并把各种字体进行边缘检测以便识别；完成后再次进行文本区域检测；字符二值化单元用于对找到的彩色或灰度文字图像调成0-255的电信号，使图像中每个像素，要么代表字符，要么代表背景，并输入到计算机；信息分析处理单元用于将二值化后的文字字符从背景中脱离，并逐个分割。强化字符的清晰度，消除干扰，依靠改进的神经网络BP算法对文字进行特征提取并将参数保存，以便文字识别；信息分类单元用于根据语言句法约束关系，将时间、地点及事件等关键字进行分类处理，信息整合单元用于将识别结果加入到日程安排软件中；信息处理模块包括数据前处理单元、云处理单元和后处理单元。

作为本发明的进一步优选技术方案，所述数据前处理单元用于将用户拍照或语音录入的内容，通过前处理部分的图像识别模块和语言识别模块将图片和语言进行初步处理，将一些多余的语言和感叹词剔除掉。

作为本发明的进一步优选技术方案，所述云处理单元用于将前处理部分将处理好的数据传输到云端，再由云端发送到后处理器部分进行近一步的细化和处理。

作为本发明的进一步优选技术方案，所述后处理单元用于将云端传来的数据进行深一步优化，智能挑选出事件的时间，地点，主要任务等的内容，然后自动添加日程，并且进入后台统计的数据当中，以便以后的使用。

有益效果

本发明提供了一种IN TIME日程安排处理系统。具备以下有益效果：

可以通过用户的截图直接为用户创建日程，自动识别时间设置提醒；如果有一个日程安排软件占用了用户大量的时间，那么他就不是一个好的日程安排软件。所以我们构想加入了图片识别功能，当用户截下图片时，会自动识别图片中的信息，并创建日程，大大减少了用户单纯的为添加日程安排而浪费的时间，以时间轴为线，支持查看历史记录和资料，智能生成年度报告，为大量工作者和学生减少单纯制作文档消耗的时间。

附图说明

图1为本发明的工作原理框图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种IN TIME日程安排处理系统，包括信息整合模块和信息处理模块，所述信息整合模块包括文本区域检测单元、图像预处理单元、字符二值化单元、信息分析处理单元、信息分类单元和信息整合单元；所述文本区域检测单元主要用于找出图像区域中文字所在位置，将识别范围缩小；图像预处理单元用于将检测到的图片文本区域进行校准，进行将复杂背景及低对比度的图像进行预处理，并把各种字体进行边缘检测以便识别。完成后再次进行文本区域检测；字符二值化单元用于对找到的彩色或灰度文字图像调成0-255的电信号，使图像中每个像素，要么代表字符，要么代表背景，并输入到计算机；信息分析处理单元用于将二值化后的文字字符从背景中脱离，并逐个分割。强化字符的清晰度，消除干扰，依靠改进的神经网络BP算法对文字进行特征提取并将参数保存，以便文字识别；信息分类单元用于根据语言句法约束关系，将时间、地点及事件等关键字进行分类处理，信息整合单元用于将识别结果加入到日程安排软件中；信息处理模块包括数据前处理单元、云处理单元和后处理单元。

所述数据前处理单元用于将用户拍照或语音录入的内容，通过前处理部分的图像识别模块和语言识别模块将图片和语言进行初步处理，将一些多余的语言和感叹词剔除掉。

所述云处理单元用于将前处理部分将处理好的数据传输到云端，再由云端发送到后处理器部分进行近一步的细化和处理。

所述后处理单元用于将云端传来的数据进行深一步优化，智能挑选出事件的时间，地点，主要任务等的内容，然后自动添加日程，并且进入后台统计的数据当中，以便以后的使用。

1、图片识别

图像识别技术现在已被运用于相当广泛的领域，诸如识别车牌号之类的功能。然而，怎样才能在大量的信息面前，准确规避掉无用的信息，提取出我们需要的关键词，并组合成句成为目前研究的主要问题。

模式识别(英语：Pattern Recognition)，就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。

(1)获取候选关键词

建立受控词表：如果将关键词提取看做一个分配问题，那么就需要建立一个收录所有可能关键词的受控词表，受控词表中的所有词都是候选词，那么关键词提取在本质上就是一个多标签分类问题。此时关键词提取的性能就会受词表构建的很大影响。由于在实际应用中，一方面随着新词的出现需要不断对词表进行维护，另一方面对细粒度关键词的要求决定了受控词表需要非常大，这样就对后续的标签分配算法提出了很高的要求。因此提前建立受控词表的方法在实际中很难实现。

从当前文本中获取：与建立受控词表获取的候选词有可能在文本中没有出现过不同，该方法获取的候选词都在文本中出现过。从文本中选取候选关键词的难点在于如何正确判定候选关键词的边界，对于中文来说对文本进行分词即可最简便的获得候选集。

但对于我们日程软件来说会相对简单一些，只要在受控词表里分类，分为时间一类标签，地点为一类标签，但是做什么事的话，它的范畴很大，这是一个技术难点。

(2)从候选集中推荐关键词

①二分类的方法：用二分类的方法来判断一个候选词是否是关键词，存在的问题是不同的候选词是相互独立的，不能给出一个候选词是否比另一个更优的判断；

②rank的方法：将关键词的选取看做排序问题；

③CRF等序列标注的方法；

④基于图的方法(例如TextRank)：主要思想是当一个候选有越多相关联的候选，并且这些相关联的候选越重要，这个候选也就越重要(与网页搜索中的PageRank相似)；

⑤基于语义的方法：主要思想是按照语义对候选词进行聚类，选取距离中心最近的词作为关键词；

⑥基于统计的方法：其中TFIDF是最常用的基线方法。

2、语音识别

语音录入是完全可以达到的技术，现在市场上的语音录入文字技术已经十分成熟，如何从中筛选中关键信息成为了当前的难点，讯飞公司的语音录入功能已经达到我们的预期，我们计划与讯飞公司达成初步合作。

①图片识别功能

可以通过用户的截图直接为用户创建日程，自动识别时间设置提醒。如果有一个日程安排软件占用了用户大量的时间，那么他就不是一个好的日程安排软件。所以我们构想加入了图片识别功能，当用户截下图片时，会自动识别图片中的信息，并创建日程，大大减少了用户单纯的为添加日程安排而浪费的时间。

②绿色图标公益

我们计划与西部地区合作，将盈利的80％捐给“绿色工程”，当用户的完成计划数目达到一定数量时，软件内图标将由白色转变为绿色，并同时由我们代替用户真实地种下一棵树，使用户真正体会到不用纸质便利贴的价值；除此之外，将科学的时间观念和信息发展带给当地人们。

③语音提取关键字

在用户设置的时间段内读取语音材料，自动读取关键字，为用户生成关键字。

④日程推荐

你是否对每天单调无味的生活感到难受？当你觉得无聊时，可以查找周边的一些地点，比如网络上正在热推的游乐场，或是某某地方又新开了一家美食店，我们为您推荐了许许多多值得你去的地方。

⑤云同步功能

安卓，苹果，以及pc端都能够同步保存，用户可以在任何时间、任何地点通过网络连接到云上方便地存取数据。备份数据更加安全，支持跨平台管理，数据传输更加安全，不需要担心数据丢失的情况。

⑥清单列表，清晰分类

主任务下生成子任务，生成重要与紧迫任务的清单，使用标签，分类，优先级等方法，使清单列表更加清晰的出现在你的面前。

⑦共同安排

和朋友，家人，同事共同安排某些日程，也可以共享清单，更可以讨论完成任务。

⑧关心外出公务人群

在最近一周的日期下推送实时天气、推荐酒店、服务中心、旅游景点、餐饮等。

⑨支持导出日志文档

以时间轴为线，支持查看历史记录和资料，智能生成年度报告，为大量工作者和学生减少单纯制作文档消耗的时间。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种IN TIME日程安排处理系统，包括信息整合模块和信息处理模块，其特征在于，所述信息整合模块包括文本区域检测单元、图像预处理单元、字符二值化单元、信息分析处理单元、信息分类单元和信息整合单元；所述文本区域检测单元主要用于找出图像区域中文字所在位置，将识别范围缩小；图像预处理单元用于将检测到的图片文本区域进行校准，进行将复杂背景及低对比度的图像进行预处理，并把各种字体进行边缘检测以便识别。完成后再次进行文本区域检测；字符二值化单元用于对找到的彩色或灰度文字图像调成0-255的电信号，使图像中每个像素，要么代表字符，要么代表背景，并输入到计算机；信息分析处理单元用于将二值化后的文字字符从背景中脱离，并逐个分割；强化字符的清晰度，消除干扰，依靠改进的神经网络BP算法对文字进行特征提取并将参数保存，以便文字识别；信息分类单元用于根据语言句法约束关系，将时间、地点及事件等关键字进行分类处理，信息整合单元用于将识别结果加入到日程安排软件中；信息处理模块包括数据前处理单元、云处理单元和后处理单元。

2.根据权利要求1所述的一种IN TIME日程安排处理系统，其特征在于：所述数据前处理单元用于将用户拍照或语音录入的内容，通过前处理部分的图像识别模块和语言识别模块将图片和语言进行初步处理，将一些多余的语言和感叹词剔除掉。

3.根据权利要求1所述的一种IN TIME日程安排处理系统，其特征在于：所述云处理单元用于将前处理部分将处理好的数据传输到云端，再由云端发送到后处理器部分进行近一步的细化和处理。

4.根据权利要求1所述的一种IN TIME日程安排处理系统，其特征在于：所述后处理单元用于将云端传来的数据进行深一步优化，智能挑选出事件的时间，地点，主要任务等的内容，然后自动添加日程，并且进入后台统计的数据当中，以便以后的使用。