CN108989698B - 手机控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种手机控制方法，所述方法包括使用基于姿态识别的手机控制平台以在检测到周围存在进行闪光拍摄操作的设备时，确定是否为进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明，所述基于姿态识别的手机控制平台包括：光量感应设备，设置在手机的背面，用于检测当前环境光量，并在检测到当前环境光量达到闪光拍摄等级时，判断周围存在进行闪光拍摄操作的设备，发出存在闪光设备信号。

Description

手机控制方法
本申请是申请号为2017111728637，申请日为2017年11月22日，发明创造名称为“一种基于姿态识别的手机控制方法”的专利的分案申请。
技术领域
本发明涉及手机领域，尤其涉及一种基于姿态识别的手机控制方法。
背景技术
现在发展在全球范围内使用最广是所谓的第四代手机(4G)，是数字制式的，除了可以进行语音通信以外，还可以收发短信、无线应用协议等。电话键盘部分手机除了典型的电话功能外，还包含了PDA、游戏机、MP3、照相机、摄影、录音、GPS、上网等多种的功能，有向带有手机功能的PDA发展的趋势。电话的口承、耳承和相应的话筒、听筒都装在单个把手上。旧称为手提电话、手提、大哥大、传真，是便携的，可以在较大范围内移动的电话终端。
业内人士分析认为虽然距今的手机安全产品基础防护功能比较完备，但在防骚扰、隐私保护和数据保护方面仍有欠缺，未来仍有较大的市场空间，QQ手机管家、安全管家、网秦等安全厂商纷纷宣布进军云安全领域，各大安全厂商必将继续加大对移动云安全解决方案的投入力度。
发明内容
当前，手机无法对周围拍摄终端进行拍摄的行为进行精确检测，导致无法把握为周围拍摄终端的拍摄行为提供辅助照明的时机。为了解决上述问题，本发明提供了一种基于姿态识别的手机控制方法，能够基于当前环境光量以及人体拍照姿态的识别，及时检测出周围拍摄终端进行拍摄的行为，为手机提供辅助照明提供重要的参考数据。
根据本发明的一方面，提供了一种基于姿态识别的手机控制方法，所述方法包括使用基于姿态识别的手机控制平台以在检测到周围存在进行闪光拍摄操作的设备时，确定是否为进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明，所述基于姿态识别的手机控制平台包括：光量感应设备，设置在手机的背面，用于检测当前环境光量，并在检测到当前环境光量达到闪光拍摄等级时，判断周围存在进行闪光拍摄操作的设备，发出存在闪光设备信号。
优选地，所述平台还包括：后置摄像头，设置在手机的背面，与所述光量感应设备连接；其中，所述后置摄像头用于在接收到所述存在闪光设备信号时，启动对前方场景的拍摄，以获得并输出前方场景图像。
优选地，所述平台还包括：平滑处理设备，用于接收前方场景图像，基于所述前方场景图像平均亮度距离预设亮度范围中心值的远近将所述前方场景图像平均分割成相应块大小的各个分块，对每一个分块，基于该分块的随机噪声大小选择对应的不同力度的平滑处理以获得平滑分块，将获得的各个平滑分块拼接以获得平滑处理图像。
优选地，所述平台还包括：
伽马校正设备，与所述平滑处理设备连接，用于接收所述平滑处理图像，确定所述平滑处理图像中的背景复杂度，基于所述背景复杂度确定对所述平滑处理图像进行平均分割的图像碎片数量，所述背景复杂度越高，对所述平滑处理图像进行平均分割的图像碎片数量越多，对各个图像碎片分别执行基于图像碎片对比度的伽马校正处理操作以获得各个伽马校正碎片，图像碎片对比度越小，对图像碎片执行的伽马校正处理操作强度越大，将各个伽马校正碎片进行组合以获得校正组合图像；
类型解析设备，与所述伽马校正设备连接，用于接收所述校正组合图像，对所述校正组合图像进行噪声相关的特征量的提取，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的卷积神经网络中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为噪声类型；
组合滤波设备，与所述类型解析设备连接，用于接收所述噪声类型，并基于所述噪声类型从滤波数据库中选择相应的滤波器组合，使用所述滤波器组合对所述校正组合图像执行滤波操作，以获得并输出组合滤波图像；
姿态识别设备，与所述组合滤波设备连接，用于接收所述组合滤波图像，并对所述组合滤波图像进行人体姿态识别，在识别到的人体姿态与拍摄姿态匹配时，发出辅助照明信号；
闪光灯设备，设置在手机的背面，与所述姿态识别设备连接，用于在接收到所述辅助照明信号时，自动开启闪光操作，以实现对周围存在进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明；
其中，在所述平滑处理设备中，所述前方场景图像平均亮度距离所述预设亮度范围中心值的越近，将所述前方场景图像平均分割成的相应块越大。
优选地，所述平台还包括：FLASH存储卡，与所述平滑处理设备连接，用于预先存储所述预设亮度范围。
优选地，其中，在所述平滑处理设备中，对每一个分块，该分块的随机噪声越大，选择的平滑处理的力度越大。
优选地，所述预设亮度范围是由预设亮度上限阈值和预设亮度下限阈值限制出的亮度范围，所述预设亮度上限阈值大于所述预设亮度下限阈值。
由此可见，本发明至少具备以下几处重要的发明点：
(1)采用光量感应设备在检测到当前环境光量达到闪光拍摄等级时，判断周围存在进行闪光拍摄操作的设备，为对进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明提供了前提条件；
(2)采用图像识别的模式对周围人体姿态的确定以进一步判断周围是否存在进行闪光拍摄操作的设备。
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姿态识别的手机控制平台的结构方框图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的基于姿态识别的手机控制方法的实施方案进行详细说明。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种基于姿态识别的手机控制方法，所述方法包括使用基于姿态识别的手机控制平台以在检测到周围存在进行闪光拍摄操作的设备时，确定是否为进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明。所述基于姿态识别的手机控制平台的具体实施方案如下。
图1为根据本发明实施方案示出的基于姿态识别的手机控制平台的结构方框图，所述平台包括：
光量感应设备，设置在手机的背面，用于检测当前环境光量，并在检测到当前环境光量达到闪光拍摄等级时，判断周围存在进行闪光拍摄操作的设备，发出存在闪光设备信号。
接着，继续对本发明的基于姿态识别的手机控制平台的具体结构进行进一步的说明。
所述基于姿态识别的手机控制平台中还可以包括：
后置摄像头，设置在手机的背面，与所述光量感应设备连接；
其中，所述后置摄像头用于在接收到所述存在闪光设备信号时，启动对前方场景的拍摄，以获得并输出前方场景图像。
所述基于姿态识别的手机控制平台中还可以包括：
平滑处理设备，用于接收前方场景图像，基于所述前方场景图像平均亮度距离预设亮度范围中心值的远近将所述前方场景图像平均分割成相应块大小的各个分块，对每一个分块，基于该分块的随机噪声大小选择对应的不同力度的平滑处理以获得平滑分块，将获得的各个平滑分块拼接以获得平滑处理图像。
所述基于姿态识别的手机控制平台中还可以包括：
伽马校正设备，与所述平滑处理设备连接，用于接收所述平滑处理图像，确定所述平滑处理图像中的背景复杂度，基于所述背景复杂度确定对所述平滑处理图像进行平均分割的图像碎片数量，所述背景复杂度越高，对所述平滑处理图像进行平均分割的图像碎片数量越多，对各个图像碎片分别执行基于图像碎片对比度的伽马校正处理操作以获得各个伽马校正碎片，图像碎片对比度越小，对图像碎片执行的伽马校正处理操作强度越大，将各个伽马校正碎片进行组合以获得校正组合图像；
类型解析设备，与所述伽马校正设备连接，用于接收所述校正组合图像，对所述校正组合图像进行噪声相关的特征量的提取，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的卷积神经网络中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为噪声类型；
组合滤波设备，与所述类型解析设备连接，用于接收所述噪声类型，并基于所述噪声类型从滤波数据库中选择相应的滤波器组合，使用所述滤波器组合对所述校正组合图像执行滤波操作，以获得并输出组合滤波图像；
姿态识别设备，与所述组合滤波设备连接，用于接收所述组合滤波图像，并对所述组合滤波图像进行人体姿态识别，在识别到的人体姿态与拍摄姿态匹配时，发出辅助照明信号；
闪光灯设备，设置在手机的背面，与所述姿态识别设备连接，用于在接收到所述辅助照明信号时，自动开启闪光操作，以实现对周围存在进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明；
其中，在所述平滑处理设备中，所述前方场景图像平均亮度距离所述预设亮度范围中心值的越近，将所述前方场景图像平均分割成的相应块越大。
所述基于姿态识别的手机控制平台中还可以包括：
FLASH存储卡，与所述平滑处理设备连接，用于预先存储所述预设亮度范围。
所述基于姿态识别的手机控制平台中：
其中，在所述平滑处理设备中，对每一个分块，该分块的随机噪声越大，选择的平滑处理的力度越大。
所述基于姿态识别的手机控制平台中：
所述预设亮度范围是由预设亮度上限阈值和预设亮度下限阈值限制出的亮度范围，所述预设亮度上限阈值大于所述预设亮度下限阈值。
另外，所述基于姿态识别的手机控制平台中还可以包括：超声波测距设备，用于检测最近目标距离手机的当前距离。
由于超声波指向性强，能量消耗缓慢，在介质中传播的距离较远，因而超声波经常用于距离的测量，如测距仪和物位测量仪等都可以通过超声波来实现。利用超声波检测往往比较迅速、方便、计算简单、易于做到实时控制，并且在测量精度方面能达到工业要求。
为了研究和利用超声波，人们已经设计和制成了许多超声波发生器。总体上讲，超声波发生器可以分为两大类：一类是用电气方式产生超声波，一类是用机械方式产生超声波。电气方式包括压电型、磁致伸缩型和电动型等；机械方式有加尔统笛、液哨和气流旋笛等。他们所产生的超声波的频率、功率和声波特性各不相同，因而用途也各不相同。目前较为常用的是压电式超声波发生器。
压电式超声波发生器实际上是利用压电晶体的谐振来工作的。超声波发生器内部有两个压电晶片和一个共振板。当他的两极外加脉冲信号，其频率等于压电晶片的固有振荡频率时，压电晶片将会发生共振，并带动共振板振动，便产生超声波。反之，如果两电极间未外加电压，当共振板接收到超声波时，将压迫压电晶片作振动，将机械能转换为电信号，这时他就成为超声波接收器了。
超声波测距原理如下：超声波发射器向某一方向发射超声波，在发射时刻的同时开始计时，超声波在空气中传播，途中碰到障碍物就立即返回来，超声波接收器收到反射波就立即停止计时。超声波在空气中的传播速度为340m/s，根据计时器记录的时间t，就可以计算出发射点距障碍物的距离(s)，即：s＝340t/2。这就是所谓的时间差测距法。超声波测距的原理是利用超声波在空气中的传播速度为已知，测量声波在发射后遇到障碍物反射回来的时间，根据发射和接收的时间差计算出发射点到障碍物的实际距离。由此可见，超声波测距原理与雷达原理是一样的。
然而，实际上，超声波在空气中的传播速度是一个变量，根据周围环境温度的不同，超声波在空气中的传播速度也不同，因此，为了提高超声波测距的准确性，首先需要根据周围环境温度计算超声波在空气中的传播速度。
超声波测距主要应用于倒车提醒、建筑工地、工业现场等的距离测量，虽然目前的测距量程上能达到百米，但测量的精度往往只能达到厘米数量级。
采用本发明的基于姿态识别的手机控制平台，针对现有技术中周围终端拍摄行为难以准确检测的技术问题，通过采用光量感应设备在检测到当前环境光量达到闪光拍摄等级时，判断周围存在进行闪光拍摄操作的设备，为对进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明提供了前提条件，另外，还通过采用图像识别的模式对周围人体姿态的确定以进一步判断周围是否存在进行闪光拍摄操作的设备，从而有效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 (8)

1.一种手机控制方法，所述方法包括使用基于姿态识别的手机控制平台以在检测到周围存在进行闪光拍摄操作的设备时，确定是否为进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明，所述基于姿态识别的手机控制平台包括：
光量感应设备，设置在手机的背面，用于检测当前环境光量，并在检测到当前环境光量达到闪光拍摄等级时，判断周围存在进行闪光拍摄操作的设备，发出存在闪光设备信号；
后置摄像头，设置在手机的背面，与所述光量感应设备连接；
其中，所述后置摄像头用于在接收到所述存在闪光设备信号时，启动对前方场景的拍摄，以获得并输出前方场景图像；
平滑处理设备，用于接收前方场景图像，基于前方场景图像平均亮度距离预设亮度范围中心值的远近将所述前方场景图像平均分割成相应块大小的各个分块，对每一个分块，基于该分块的随机噪声大小选择对应的不同力度的平滑处理以获得平滑分块，将获得的各个平滑分块拼接以获得平滑处理图像；
伽马校正设备，与所述平滑处理设备连接，用于接收所述平滑处理图像，确定所述平滑处理图像中的背景复杂度，基于所述背景复杂度确定对所述平滑处理图像进行平均分割的图像碎片数量，将各个伽马校正碎片进行组合以获得校正组合图像；
类型解析设备，与所述伽马校正设备连接，用于接收所述校正组合图像，对所述校正组合图像进行噪声相关的特征量的提取；
组合滤波设备，与所述类型解析设备连接，用于输出组合滤波图像；
姿态识别设备，与所述组合滤波设备连接，用于接收所述组合滤波图像，并对所述组合滤波图像进行人体姿态识别，在识别到的人体姿态与拍摄姿态匹配时，发出辅助照明信号；
闪光灯设备，设置在手机的背面，与所述姿态识别设备连接，用于在接收到所述辅助照明信号时，自动开启闪光操作，以实现对周围存在进行闪光拍摄操作的设备的拍摄提供辅助照明。
2.根据权利要求1所述的手机控制方法，其特征在于：在所述平滑处理设备中，所述前方场景图像平均亮度距离所述预设亮度范围中心值的越近，将所述前方场景图像平均分割成的相应块越大。
3.根据权利要求1所述的手机控制方法，其特征在于：所述手机控制平台还包括FLASH存储卡，与所述平滑处理设备连接，用于预先存储所述预设亮度范围。
4.根据权利要求1所述的手机控制方法，其特征在于：其中，在所述平滑处理设备中，对每一分块，该分块的随机噪声越大，选择的平滑处理的力度越大。
5.根据权利要求4所述的手机控制方法，其特征在于：所述预设亮度范围是由预设亮度上限阈值和预设亮度下限阈值限制出的亮度范围，所述预设亮度上限阈值大于所述预设亮度下限阈值。
6.根据权利要求1所述的手机控制方法，其特征在于：所述背景复杂度越高，对所述平滑处理图像进行平均分割的图像碎片数量越多，对各个图像碎片分别执行基于图像碎片对比度的伽马校正处理操作以获得各个伽马校正碎片，图像碎片对比度越小，对图像碎片执行的伽马校正处理操作强度越大。
7.根据权利要求1所述的手机控制方法，其特征在于：所述类型解析设备中，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的卷积神经网络中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为噪声类型。
8.根据权利要求7所述的手机控制方法，其特征在于：所述组合滤波设备用于接收所述噪声类型，并基于所述噪声类型从滤波数据库中选择相应的滤波器组合，使用所述滤波器组合对所述校正组合图像执行滤波操作。
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