CN108735010A - 一种用于英语教学的智能型英语教学系统 - Google Patents

一种用于英语教学的智能型英语教学系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于英语教学技术领域，公开了一种用于英语教学的智能型英语教学系统，所述用于英语教学的智能型英语教学系统包括：视频采集模块、视频传输模块、数据处理模块、翻译模块、视频存储模块、调查模块、拍摄扫描模块、显示模块。本发明通过调查模块对学员的兴趣、爱护、习惯等信息进行调查分析，从而根据学员的特点进行安排教学内容，极大的提高学员的兴趣，保障学员能够持久的进行英语学习；同时通过拍摄扫描模块可以实时对日常生活中的用品进行拍照扫描获取该生活用品的英语单词及发音；可以将英语在生活中更好的体现出来，大大提高英语教学效果。

Description

一种用于英语教学的智能型英语教学系统
技术领域
本发明属于英语教学技术领域，尤其涉及一种用于英语教学的智能型英语教学系统。
背景技术
英语教学是指对于英语是或者不是第一语言的人进行教授英语的过程。英语教学涉及多种专业理论知识，包括语言学、第二语言习得、词汇学、句法学、文体学、语料库理论、认知心理学等内容。英语教学是一个循序渐进的过程，无论是对于英语是或者不是第一语言的人来说，英语学习在全球化快速发展的今天都是至关重要的。然而，现有的英语教学系统通过传统方式教学效果差，学员往往不能坚持学习；同时教学方式单一，不能将英语更加有效的在生活中体现。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有的英语教学系统通过传统方式教学效果差，学员往往不能坚持学习；同时教学方式单一，不能将英语更加有效的在生活中体现。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种用于英语教学的智能型英语教学系统。
本发明是这样实现的，一种用于英语教学的智能型英语教学系统包括：
视频采集模块、视频传输模块、数据处理模块、翻译模块、视频存储模块、调查模块、拍摄扫描模块、显示模块；
视频采集模块，与视频传输模块连接，用于通过摄像器对教师教学场景进行实时数据采集；
视频传输模块，与视频采集模块、数据处理模块连接，用于将视频采集模块采集的教学视频通过网络发送到教学系统上；
所述视频采集模块将图像中相邻2帧图像的对应像素点的灰度作差，得到若干个绝对差值的矩阵，将若干个矩阵叠加得到累加和矩阵；根据累加和矩阵计算得到阈值T1，判断累加和矩阵中每个元素是否大于T1，若是，该元素为运动点，取若干连续帧图像中对应位置的最小灰度值作为背景的灰度；若否，该元素为静止点，取若干连续帧图像在对应位置的平均灰度值作为背景的灰度，根据背景灰度，构建背景图像模板，得到重构图像；
视频传输模块，与视频采集模块、数据处理模块连接，用于将视频采集模块采集的教学视频通过网络发送到教学系统上；
所述视频传输模块的视频图像的各像素平滑后的光谱曲线(λ)结合CIE1931标准色度系统的色匹配函数采用下式计算得CIE1931标准色度系统下的CIEXYZ三刺激值(X,Y,Z)，其中Δλ是成像光谱仪器的光谱采样间隔；
数据处理模块，与视频采集模块、视频传输模块、翻译模块、视频存储模块、调查模块、拍摄扫描模块、显示模块连接，用于对视频采集模块采集的数据进行处理分析，并调度各个模块进行正常工作；
所述数据处理模块将每一帧图像传入Storm中进行处理；具体包括：
一)、将输入的图像变换成灰度图像；通过下面的表达式进行灰度变换；
Y＝-0.299R+0.587G+0.114B(5)；
Y：像素值，R：红色成分，G：绿色成分，B：蓝色成分。
二)、对灰度图像进行图像平滑处理，接着进行梯度计算；梯度计算用于计算在特定的像素和相邻像素之间的亮度值的程度差；
三)、将图像的像素根据亮度值分成若干个图层，每一图层中的图像的边界由闭合曲线构成；
四)对于亮度最低的图层以及亮度最大的图层，先进行直方图均衡化处理，再去除噪点；
五)对于其它的图层，先去除噪点，再进行直方图均衡化处理；
六)、将处理过后的若干个所述图层合并为一幅增强图像；
所述数据处理模块的图像梯度计算中的具体计算方法：平滑化的剪裁图像的特定像素的亮度值表示为f(a，b)时，计算所有像素的梯度矢量；其中，特定像素的坐标为(a，b)；
梯度矢量表示在特定像素和相邻像素之间亮度值的程度差的物理量；基于所示的梯度矢量的x成分的值和所示的梯度矢量的y成分的值，通过公式所示的表达式计算梯度矢量的方向θ；
通过图像数据的离散化计算标准图像处理中的梯度计算，并且使用公式的表达式中的微分计算相邻像素之间的梯度；
三)中，将图像的像素根据亮度值分成若干个图层，每一图层中的图像的边界都是由闭合曲线构成具体包括：假设图像I的每个像素的亮度值i＝I(x,y)，将图像I以一组阈值i1,i2,i3分为I0图层、I1图层、I2图层和I3图层；
对于所述I0图层，其中每个像素的亮度值i满足：0≤i＜i1；
对于所述I1图层，其中每个像素的亮度值i满足：i1≤i＜i2；
对于所述I2图层，其中每个像素的亮度值i满足：i2≤i＜i3；
对于所述I3图层，其中每个像素的亮度值i满足：i3≤i≤255；
显然I＝I0+I1+I2+I3相当于4层胶片叠加，每一层图像的边界都是由闭合曲线构成；对于每一层图像单独做噪声去除，其过程显然是非线性的；或将图像分为三层或者五层等其它层数，最大亮度值为其它数值或为2的10次方；
在六)中，将处理过后的若干个所述图层合并为一幅增强图像具体包括：把所述的I0图层、I1图层、I2图层、I3图层按照公式I＝I0×j0+I1×j1+I2×j2+I3×j3合并为一幅增强图像，j0、j1、j2、j3为非线性系数或线性系数；其中，j＝a×s+b，s＝crγ，a、b为系数且当j为j0、j1、j2、j3时各不相同，s为指数校准函数，c、r和γ都为正常数；在s＝crγ中，当c取1，γ取不同值Γ时，得到一簇变换曲线，c＝1时，不同γ值的变换曲线；
当γ＜1时，幂次变换将窄带输入暗值映射到宽带输出值，将宽带输入亮值映射到窄带输出值；
当γ＞1时，幂次变换将宽带输入暗值映射到窄带输出值，将窄带输入亮值映射到宽带输出值；
当γ＝1时，为正比线性变换；
对于夜晚有灯光不均匀照明的图片，阴暗部分有大量细节，明亮部分易过曝；采用分四层，对于阴暗部分层的γ值小于1，用于提高暗处视觉效果；同时，对于明亮部分层，使用的校准值γ值大于1，使得明亮部分内部的对比度增强；
翻译模块，与数据处理模块连接，用于给学员提供翻译各种语言功能；
视频存储模块，与数据处理模块连接，用于存储教学视频数据；
调查模块，与数据处理模块连接，用于在线调查学员个人兴趣、爱好、习惯等信息；
拍摄扫描模块，与调查模块连接，用于对日常生活中的用品进行拍照扫描获取该生活用品的英语单词及发音；
显示模块，与数据处理模块连接，用于显示教学视频。
进一步，所述调查模块包括在线填写模块、汇总模块、检索模块；
在线填写模块，用于通过网络填写跟人兴趣等相关信息；
汇总模块，用于将填写的数据信息进行汇总分析；
检索模块，用于通过兴趣关键字检索相关的英语内容。
进一步，所述拍摄扫描模块包括图像拍摄模块、图像识别模块、图像匹配模块；
图像拍摄模块，用于通过摄像头进行拍摄日常生活用品的照片；
图像识别模块，用于对照片元素进行识别；
图像匹配模块，用于通过网络数据库对图像相应的英文进行匹配。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过调查模块对学员的兴趣、爱护、习惯等信息进行调查分析，从而根据学员的特点进行安排教学内容，极大的提高学员的兴趣，保障学员能够持久的进行英语学习；同时通过拍摄扫描模块可以实时对日常生活中的用品进行拍照扫描获取该生活用品的英语单词及发音；可以将英语在生活中更好的体现出来，大大提高英语教学效果。
附图说明
图1是本发明实施例提供的用于英语教学的智能型英语教学系统结构框图。
图中：1、视频采集模块；2、视频传输模块；3、数据处理模块；4、翻译模块；5、视频存储模块；6、调查模块；7、拍摄扫描模块；8、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明提供的新型室内设计系统包括：视频采集模块1、视频传输模块2、数据处理模块3、翻译模块4、视频存储模块5、调查模块6、拍摄扫描模块7、显示模块8。
视频采集模块1，与视频传输模块2连接，用于通过摄像器对教师教学场景进行实时数据采集；
视频传输模块2，与视频采集模块1、数据处理模块3连接，用于将视频采集模块1采集的教学视频通过网络发送到教学系统上；
数据处理模块3，与视频采集模块1、视频传输模块2、翻译模块4、视频存储模块5、调查模块6、拍摄扫描模块7、显示模块8连接，用于对视频采集模块1采集的数据进行处理分析，并调度各个模块进行正常工作；
翻译模块4，与数据处理模块3连接，用于给学员提供翻译各种语言功能；
视频存储模块5，与数据处理模块3连接，用于存储教学视频数据；
调查模块6，与数据处理模块3连接，用于在线调查学员个人兴趣、爱好、习惯等信息；
拍摄扫描模块7，与调查模块6连接，用于对日常生活中的用品进行拍照扫描获取该生活用品的英语单词及发音；
显示模块8，与数据处理模块3连接，用于显示教学视频。
所述视频采集模块将图像中相邻2帧图像的对应像素点的灰度作差，得到若干个绝对差值的矩阵，将若干个矩阵叠加得到累加和矩阵；根据累加和矩阵计算得到阈值T1，判断累加和矩阵中每个元素是否大于T1，若是，该元素为运动点，取若干连续帧图像中对应位置的最小灰度值作为背景的灰度；若否，该元素为静止点，取若干连续帧图像在对应位置的平均灰度值作为背景的灰度，根据背景灰度，构建背景图像模板，得到重构图像；
所述视频传输模块的视频图像的各像素平滑后的光谱曲线(λ)结合CIE1931标准色度系统的色匹配函数采用下式计算得CIE1931标准色度系统下的CIEXYZ三刺激值(X,Y,Z)，其中Δλ是成像光谱仪器的光谱采样间隔；
所述数据处理模块将每一帧图像传入Storm中进行处理；具体包括：
一)、将输入的图像变换成灰度图像；通过下面的表达式进行灰度变换；
Y＝-0.299R+0.587G+0.114B(5)；
Y：像素值，R：红色成分，G：绿色成分，B：蓝色成分。
二)、对灰度图像进行图像平滑处理，接着进行梯度计算；梯度计算用于计算在特定的像素和相邻像素之间的亮度值的程度差；
三)、将图像的像素根据亮度值分成若干个图层，每一图层中的图像的边界由闭合曲线构成；
四)对于亮度最低的图层以及亮度最大的图层，先进行直方图均衡化处理，再去除噪点；
五)对于其它的图层，先去除噪点，再进行直方图均衡化处理；
六)、将处理过后的若干个所述图层合并为一幅增强图像；
所述数据处理模块的图像梯度计算中的具体计算方法：平滑化的剪裁图像的特定像素的亮度值表示为f(a，b)时，计算所有像素的梯度矢量；其中，特定像素的坐标为(a，b)；
梯度矢量表示在特定像素和相邻像素之间亮度值的程度差的物理量；基于所示的梯度矢量的x成分的值和所示的梯度矢量的y成分的值，通过公式所示的表达式计算梯度矢量的方向θ；
通过图像数据的离散化计算标准图像处理中的梯度计算，并且使用公式的表达式中的微分计算相邻像素之间的梯度；
三)中，将图像的像素根据亮度值分成若干个图层，每一图层中的图像的边界都是由闭合曲线构成具体包括：假设图像I的每个像素的亮度值i＝I(x,y)，将图像I以一组阈值i1,i2,i3分为I0图层、I1图层、I2图层和I3图层；
对于所述I0图层，其中每个像素的亮度值i满足：0≤i＜i1；
对于所述I1图层，其中每个像素的亮度值i满足：i1≤i＜i2；
对于所述I2图层，其中每个像素的亮度值i满足：i2≤i＜i3；
对于所述I3图层，其中每个像素的亮度值i满足：i3≤i≤255；
显然I＝I0+I1+I2+I3相当于4层胶片叠加，每一层图像的边界都是由闭合曲线构成；对于每一层图像单独做噪声去除，其过程显然是非线性的；或将图像分为三层或者五层等其它层数，最大亮度值为其它数值或为2的10次方；
在六)中，将处理过后的若干个所述图层合并为一幅增强图像具体包括：把所述的I0图层、I1图层、I2图层、I3图层按照公式I＝I0×j0+I1×j1+I2×j2+I3×j3合并为一幅增强图像，j0、j1、j2、j3为非线性系数或线性系数；其中，j＝a×s+b，s＝crγ，a、b为系数且当j为j0、j1、j2、j3时各不相同，s为指数校准函数，c、r和γ都为正常数；在s＝crγ中，当c取1，γ取不同值Γ时，得到一簇变换曲线，c＝1时，不同γ值的变换曲线；
当γ＜1时，幂次变换将窄带输入暗值映射到宽带输出值，将宽带输入亮值映射到窄带输出值；
当γ＞1时，幂次变换将宽带输入暗值映射到窄带输出值，将窄带输入亮值映射到宽带输出值；
当γ＝1时，为正比线性变换；
对于夜晚有灯光不均匀照明的图片，阴暗部分有大量细节，明亮部分易过曝；采用分四层，对于阴暗部分层的γ值小于1，用于提高暗处视觉效果；同时，对于明亮部分层，使用的校准值γ值大于1，使得明亮部分内部的对比度增强；
本发明教学时，通过视频采集模块1对教师教学场景进行实时数据采集；接着，通过视频传输模块2将视频采集模块1采集的教学视频通过网络发送到教学系统上；通过数据处理模块3对视频采集模块1采集的数据进行处理分析；通过翻译模块4提供翻译各种语言功能；通过视频存储模块5存储教学视频数据；通过调查模块6在线调查学员个人兴趣、爱好、习惯等信息；通过拍摄扫描模块7对日常生活中的用品进行拍照扫描获取该生活用品的英语单词及发音；通过显示模块8显示教学视频。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是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，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (3)

1.一种用于英语教学的智能型英语教学系统，其特征在于，所述用于英语教学的智能型英语教学系统包括：
视频采集模块、视频传输模块、数据处理模块、翻译模块、视频存储模块、调查模块、拍摄扫描模块、显示模块；
视频采集模块，与视频传输模块连接，用于通过摄像器对教师教学场景进行实时数据采集；
所述视频采集模块将图像中相邻2帧图像的对应像素点的灰度作差，得到若干个绝对差值的矩阵，将若干个矩阵叠加得到累加和矩阵；根据累加和矩阵计算得到阈值T1，判断累加和矩阵中每个元素是否大于T1，若是，该元素为运动点，取若干连续帧图像中对应位置的最小灰度值作为背景的灰度；若否，该元素为静止点，取若干连续帧图像在对应位置的平均灰度值作为背景的灰度，根据背景灰度，构建背景图像模板，得到重构图像；
视频传输模块，与视频采集模块、数据处理模块连接，用于将视频采集模块采集的教学视频通过网络发送到教学系统上；
所述视频传输模块的视频图像的各像素平滑后的光谱曲线结合CIE1931标准色度系统的色匹配函数采用下式计算得CIE1931标准色度系统下的CIEXYZ三刺激值(X,Y,Z)，其中Δλ是成像光谱仪器的光谱采样间隔；
数据处理模块，与视频采集模块、视频传输模块、翻译模块、视频存储模块、调查模块、拍摄扫描模块、显示模块连接，用于对视频采集模块采集的数据进行处理分析，并调度各个模块进行正常工作；
所述数据处理模块将每一帧图像传入Storm中进行处理；具体包括：
一)、将输入的图像变换成灰度图像；通过下面的表达式进行灰度变换；
Y＝-0.299R+0.587G+0.114B(5)；
Y：像素值，R：红色成分，G：绿色成分，B：蓝色成分。
二)、对灰度图像进行图像平滑处理，接着进行梯度计算；梯度计算用于计算在特定的像素和相邻像素之间的亮度值的程度差；
三)、将图像的像素根据亮度值分成若干个图层，每一图层中的图像的边界由闭合曲线构成；
四)对于亮度最低的图层以及亮度最大的图层，先进行直方图均衡化处理，再去除噪点；
五)对于其它的图层，先去除噪点，再进行直方图均衡化处理；
六)、将处理过后的若干个所述图层合并为一幅增强图像；
所述数据处理模块的图像梯度计算中的具体计算方法：平滑化的剪裁图像的特定像素的亮度值表示为f(a，b)时，计算所有像素的梯度矢量；其中，特定像素的坐标为(a，b)；
梯度矢量表示在特定像素和相邻像素之间亮度值的程度差的物理量；基于所示的梯度矢量的x成分的值和所示的梯度矢量的y成分的值，通过公式所示的表达式计算梯度矢量的方向θ；
通过图像数据的离散化计算标准图像处理中的梯度计算，并且使用公式的表达式中的微分计算相邻像素之间的梯度；
三)中，将图像的像素根据亮度值分成若干个图层，每一图层中的图像的边界都是由闭合曲线构成具体包括：假设图像I的每个像素的亮度值i＝I(x,y)，将图像I以一组阈值i1,i2,i3分为I0图层、I1图层、I2图层和I3图层；
对于所述I0图层，其中每个像素的亮度值i满足：0≤i＜i1；
对于所述I1图层，其中每个像素的亮度值i满足：i1≤i＜i2；
对于所述I2图层，其中每个像素的亮度值i满足：i2≤i＜i3；
对于所述I3图层，其中每个像素的亮度值i满足：i3≤i≤255；
显然I＝I0+I1+I2+I3相当于4层胶片叠加，每一层图像的边界都是由闭合曲线构成；对于每一层图像单独做噪声去除，其过程显然是非线性的；或将图像分为三层或者五层等其它层数，最大亮度值为其它数值或为2的10次方；
在六)中，将处理过后的若干个所述图层合并为一幅增强图像具体包括：把所述的I0图层、I1图层、I2图层、I3图层按照公式I＝I0×j0+I1×j1+I2×j2+I3×j3合并为一幅增强图像，j0、j1、j2、j3为非线性系数或线性系数；其中，j＝a×s+b，s＝crγ，a、b为系数且当j为j0、j1、j2、j3时各不相同，s为指数校准函数，c、r和γ都为正常数；在s＝crγ中，当c取1，γ取不同值Γ时，得到一簇变换曲线，c＝1时，不同γ值的变换曲线；
当γ＜1时，幂次变换将窄带输入暗值映射到宽带输出值，将宽带输入亮值映射到窄带输出值；
当γ＞1时，幂次变换将宽带输入暗值映射到窄带输出值，将窄带输入亮值映射到宽带输出值；
当γ＝1时，为正比线性变换；
对于夜晚有灯光不均匀照明的图片，阴暗部分有大量细节，明亮部分易过曝；采用分四层，对于阴暗部分层的γ值小于1，用于提高暗处视觉效果；同时，对于明亮部分层，使用的校准值γ值大于1，使得明亮部分内部的对比度增强；
翻译模块，与数据处理模块连接，用于给学员提供翻译各种语言功能；
视频存储模块，与数据处理模块连接，用于存储教学视频数据；
调查模块，与数据处理模块连接，用于在线调查学员个人兴趣、爱好、习惯等信息；
拍摄扫描模块，与调查模块连接，用于对日常生活中的用品进行拍照扫描获取该生活用品的英语单词及发音；
显示模块，与数据处理模块连接，用于显示教学视频。
2.如权利要求1所述用于英语教学的智能型英语教学系统，其特征在于，所述调查模块包括在线填写模块、汇总模块、检索模块；
在线填写模块，用于通过网络填写跟人兴趣相关信息；
汇总模块，用于将填写的数据信息进行汇总分析；
检索模块，用于通过兴趣关键字检索相关的英语内容。
3.如权利要求1所述用于英语教学的智能型英语教学系统，其特征在于，所述拍摄扫描模块包括图像拍摄模块、图像识别模块、图像匹配模块；
图像拍摄模块，用于通过摄像头进行拍摄日常生活用品的照片；
图像识别模块，用于对照片元素进行识别；
图像匹配模块，用于通过网络数据库对图像相应的英文进行匹配。
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