CN108737530A - 一种内容分享方法及系统 - Google Patents

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Abstract

一种内容分享系统，包括：终端设备、云端服务器；终端设备与云端服务器通过网络进行连接。终端设备包括：阵列麦克风、vr物理相机、3d可交互界面。云端服务器包括：语音识别、NLP技术、神经网络技术CNN、LSTM训练内容模型、LBS精准定位搜索技术。现在用户只需使用专业的设备将图像、文字、语音上传到云端处理后永久保存，当下次有人在相同位置使用专业设备利用VR技术，从云端获取在此处之前上传的讲解内容显示出来，同时通过图片识别技术，语音识别技术，文字语义分析技术，定位技术，我们对游客内容进行深度分析，匹配相近关联内容，并通过vr虚拟融合到摄像头拍照的形成真实环境，形成真实和虚拟的叠加到达了讲解内容在同一个位置。

Description

一种内容分享方法及系统
技术领域
本发明实施方式涉及信息技术领域，特别是涉及一种内容分享方法及系统。
背景技术
近年来LBS、NLP技术、搜索引擎、人工智能技术广泛应用生活各领域，用户使用专业设备上传图像、文字、语音四大内容上传云端，云端基于LBS做内容存储，并通过神经网络技术CNN、LSTM训练内容模型，形成大数据仓，将处理后的内容存储于数据集群中，并提供多种接口给第三方访问。
主要解决人们去旅游景区进行旅游的时候，通常都是通过导游的讲解或者通过景区的文字等内容介绍了解景区的一些信息。这种单向的信息输出有时候也不利于游客对旅游景点进行一些全方面的了解。
发明内容
本发明实施方式主要解决的技术问题是提供一种内容分享方法及系统，基于LBS定位技术、算法,图像识别，NLP语义分析技术、搜索引擎技术，vr虚拟场景和真实场景拟合技术，将图像、文字、语音上传到云端服务器,采用神经网络技术训练模型处理图片，声音，语义分析把图片，声音，文字基于位置和语义及朋友关系链形成大数据库，最终需要标注内容通过搜索引擎技术和深度神经网络技术匹配训练模型，并分析内容语义获取关联内容，匹配标注内容。
为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种内容分享系统，包括：终端设备、云端服务器；终端设备与云端服务器通过网络进行连接。
终端设备包括：阵列麦克风、vr物理相机、3d可交互界面。
云端服务器包括：语音识别、NLP技术、神经网络技术CNN、LSTM训练内容模型、LBS精准定位搜索技术。
一种标注方法，包括：首先专业终端通过阵列麦克风录入用户想留的语音、或是写文本、或拍图像并带上LBS信息(三维坐标X,Y,Z)，云端服务器采用语音识别将声音识别为文字，使用NLP技术分析文字，然后用LSTM训练内容模型并将数据保存到数据库集群中。
其次使用专业终端还有vr物理相机拍照并带上LBS信息，上报到云端服务器，云端采用神经网络技术CNN、LBS精准定位搜索技术,查询出同一方向(三维坐标X,Y,Z)、同场景在此留过的全部讲解内容；
最后在专业终端设备上把云端返回的数据使用3d可交互界面呈现出来,用户最终可以其他用户分享的对该处景点的讲解内容。
现在用户只需使用专业的设备将图像、文字、语音上传到云端处理后永久保存，当下次有人在相同位置使用专业设备利用VR技术，从云端获取在此处之前上传的讲解内容显示出来，可进行讲解内容多样化的选择，同时通过图片识别技术，语音识别技术，文字语义分析技术，定位技术，我们对游客内容进行深度分析，匹配相近关联内容，并通过vr虚拟融合到摄像头拍照的形成真实环境，形成真实和虚拟的叠加到达了讲解内容在同一个位置。
附图说明
图1是本发明实施方式提供的一种内容分享系统的结构框图。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面结合附图和具体实施方式，对本发明进行更详细的说明。需要说明的是，当元件被表述“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本说明书中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是用于限制本发明。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1所示，一种内容分享系统，包括：终端设备、云端服务器；终端设备与云端服务器通过网络进行连接。
终端设备包括：阵列麦克风、vr物理相机、3d可交互界面。
云端服务器包括：语音识别、NLP技术、神经网络技术CNN、LSTM训练内容模型、LBS精准定位搜索技术。
用户使用一种手持终端设备，使用VR摄像技术，上传当前LBS三维坐标(X,Y,Z)和图像到云端服务器，服务器会根据LBS三维坐标(X,Y,Z)和图像进行图像识别确认位置和方向，采用神经网络算法到数据库集群中匹配内容包括图像、文字、语音结果集返回给终端设备，终端利用VR技术将结果结合现实摄像头获取的实景叠加在一起显示出来，形成同一地点，同一方向，出现关联的讲解内容，可让用户根据自己的需要选择讲解内容并播放。该防范做到了讲解风格的多样化。
进一步的，可对用户选择的讲解内容进行付费后播放，起到了鼓励上传讲解内容的作用。
NLP技术是处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解。NLP分析技术的三个层面：
NLP分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。
1)词法分析
词法分析包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。
分词和词性标注好理解。
命名实体识别的任务是识别句子中的人名、地名和机构名称等等命名实体。每一个命名实体都是由一个或多个词语构成的。
词义消歧是要根据句子上下文语境来判断出每一个或某些词语的真实意思。
2)句法分析
句法分析是将输入句子从序列形式变成树状结构，从而可以捕捉到句子内部词语之间的搭配或者修饰关系，这一步是NLP中关键的一步。
目前研究界存在两种主流的句法分析方法：短语结构句法体系，依存结构句法体系。其中依存关系句法体系现在已经成为研究句法分析的热点。
依存语法表示形式简洁，易于理解和标注，其可以很容易的表示词语之间的语义关系，比如句子成分之间可以构成施事，受事，时间等关系。这种语义关系可以很方便的应用鱼语义分析和信息抽取等方面。依存关系还可以更高效的实现解码算法。
句法分析得到的句法结构可以帮助上层的语义分析，以及一些应用，例如机器翻译、问答、文本挖掘、信息检索等。
3)语义分析
语义分析的最终目的是理解句子表达的真实语义。当时用什么形式来表示语义一直没有能够很好的解决。语义角色标注是比较成熟的浅层语义分析技术。给定句子中的一个谓词，语义角色标注的任务就是从句子中标注出这个谓词的施事、受事、时间、地点等参数。语义角色标注一般都在句法分析的基础上完成，句法结构对于语义角色标注的性能至关重要。
神经网络技术CNN是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。
CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。
CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显式的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。
LSTM训练内容模型是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。
LSTM已经在科技领域有了多种应用。基于LSTM的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。
LBS精准定位搜索技术是基于位置的服务，它是通过电信移动运营商的无线电通讯网络(如GSM网、CDMA网)或外部定位方式(如GPS)获取移动终端用户的位置信息(地理坐标，或大地坐标)，在地理信息系统(GIS，Geographic Information System)平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。
一种标注方法，基于上述的内容分享系统实现，具体为：首先专业终端通过阵列麦克风录入用户想留的语音、或是写文本、或拍图像并带上LBS信息(三维坐标X,Y,Z)，云端服务器采用语音识别将声音识别为文字，使用NLP技术分析文字，然后用LSTM训练内容模型并将数据保存到数据库集群中。
其次使用专业终端还有vr物理相机拍照并带上LBS信息，上报到云端服务器，云端采用神经网络技术CNN、LBS精准定位搜索技术,查询出同一方向(三维坐标X,Y,Z)、同场景在此留过的全部讲解内容；
最后在专业终端设备上把云端返回的数据使用3d可交互界面呈现出来,用户最终可以其他用户分享的对该处景点的讲解内容。
讲解内容可以内容集合的形式进行显示，具体可以包括：列表显示方式、相关图片与简介结合的宫格显示方式等。将各用户上传的讲解内容进行集合后显示，当接收到点击信号，可将对应的讲解内容的详情展开，可对讲解内容的相关信息进行说明。可进一步接收对讲解内容的操作，进行讲解内容的拖动、旋转、放大等操作。
进一步的，可对讲解内容集合内的讲解内容进行选择购买，并进行付款方式的选择等提示，以进行下一步的付款操作。
进一步的，可对讲解内容进行选择后进行下载，下载后的讲解内容存储在本地。在下一次调出该讲解内容时，可从本地调取对应的内容进行显示。
现在用户只需使用专业的设备将图像、文字、语音上传到云端处理后永久保存，当下次有人在相同位置使用专业设备利用VR技术，从云端获取在此处之前上传的讲解内容显示出来，可进行讲解内容多样化的选择，同时通过图片识别技术，语音识别技术，文字语义分析技术，定位技术，我们对游客内容进行深度分析，匹配相近关联内容，并通过vr虚拟融合到摄像头拍照的形成真实环境，形成真实和虚拟的叠加到达了讲解内容在同一个位置。
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行如上所述的方法。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
需要说明的是，本发明的说明书及其附图中给出了本发明的较佳的实施方式，但是，本发明可以通过许多不同的形式来实现，并不限于本说明书所描述的实施方式，这些实施方式不作为对本发明内容的额外限制，提供这些实施方式的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。并且，上述各技术特征继续相互组合，形成未在上面列举的各种实施方式，均视为本发明说明书记载的范围；进一步地，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种内容分享系统，其特征在于，包括：终端设备、云端服务器；终端设备与云端服务器通过网络进行连接；
终端设备包括：阵列麦克风、vr物理相机、3d可交互界面；
云端服务器包括：语音识别、NLP技术、神经网络技术CNN、LSTM训练内容模型、LBS精准定位搜索技术。
2.一种标注方法，其特征在于，包括：首先专业终端通过阵列麦克风录入用户想留的语音、或是写文本、或拍图像并带上LBS信息，云端服务器采用语音识别将声音识别为文字，使用NLP技术分析文字，然后用LSTM训练内容模型并将数据保存到数据库集群中；
其次使用专业终端还有vr物理相机拍照并带上LBS信息，上报到云端服务器，云端采用神经网络技术CNN、LBS精准定位搜索技术,查询出同一方向、同场景在此留过的全部讲解内容；
最后在专业终端设备上把云端返回的数据使用3d可交互界面呈现出来,用户最终可以其他用户分享的对该处景点的讲解内容。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，讲解内容以内容集合的形式进行显示，包括：列表显示方式、相关图片与简介结合的宫格显示方式；将各用户上传的讲解内容进行集合后显示，当接收到点击信号，将对应的讲解内容的详情展开，对讲解内容的相关信息进行说明；进一步接收对讲解内容的操作，进行讲解内容的拖动、旋转、放大操作。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对讲解内容集合内的讲解内容进行选择购买，并进行付款方式的选择提示。
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