CN109144442A - 一种智能云白板 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能云白板，其具有如下功能：实现圆规，量角器等增强绘图功能。智能笔功能，对手工绘图进行智能修正。多图索引功能、操作回退功能。白板与点播云服务结合，利用云服务的CDN技术优化共享视频的观看体验。作为优选，还包括无线传感器接收模块，能搜集现场信息进行计算，达到进一步提升的智能效果。

Description

一种智能云白板
本发明涉及一种智能云白板，属于智能家电技术领域。
背景技术
电子白板是一个较新的产品，它汇集了尖端电子技术、软件技术等多种高科技手段研发的高新技术产品，结合计算机和投影机，可以实现无纸化办公及教学，它使用触摸屏进行输入，相对于投影机、普通白板，电子白板有其自身的优点。
电子白板涉及的关键技术：图形图像绘制，GDI(Graphics Device nterface)，图形设备接口，负责系统与绘图程序之间的信息交换理所有Windows程序的图形输出。QT，一种跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。录制回放，网络共享。
现有的技术方案，绘图功能不足，缺圆规，量角器等增强绘图功能，多图没有索引功能，操作不能回退。
发明内容
针对现有技术的缺点，本发明通过对电子白板进行改进，实现圆规，量角器等增强绘图功能。智能笔功能，对手工绘图进行智能修正。多图索引功能、操作回退功能。白板与点播云服务结合，利用云服务的CDN技术优化共享视频的观看体验。此外，还能搜集现场信息进行计算，达到进一步提升的智能效果。
本发明的技术方案如下：
一种智能云白板，其具有如下功能：
实现圆规，量角器等增强绘图功能。智能笔功能，对手工绘图进行智能修正。多图索引功能、操作回退功能。白板与点播云服务结合，利用云服务的CDN技术优化共享视频的观看体验。
作为优选，还包括无线传感器接收模块，能搜集现场信息进行计算，达到进一步提升的智能效果。
通过无线传感器网络技术实现了智能云白板现场工作参数的采集，并通过对现场工作参数进行分析处理，在现场工作参数超出设定的阈值范围时输出相应的报警信号，能够在现场工作参数超出设定的阈值范围时进行报警，以便观察者针对智能云白板的操作工况及时做出合理安排，避免意外状况发生。
优选的，通过摄像机实时采集智能云白板的图像，综合数据场理论和模糊C均值聚类算法对预处理的智能云白板图像进行目标分割，能够有效的弥补智能云白板图像背景灰度分布不均以及目标微弱的问题，提高了智能云白板图像的目标分割精度，从而提高了对智能云白板的判断精度，实现了对智能云白板质量的有效监控。
优选地，包括图像采集模块1、图像预处理模块2、图像分割模块3、质量分析模块4和监控显示模块5，所述图像采集模块1用于对处的原始图像进行实时采集，所述图像预处理模块2用于对所述原始图像进行滤波处理，并将滤波后的图像进行二值化操作，所述图像分割模块3采用基于数据场的模糊C均值聚类算法对预处理后的图像进行目标分割，得到图像中的目标图像，所述质量分析模块4用于从分割得到的目标图像中进行特征提取，并根据提取得到的特征对焊缝进行分析和识别，从而完成对质量的判断，所述监控显示模块5用于实时显示分割得到的目标图像和判断所得的质量，并在质量低于要求时即进行预警。图像分割模块包括图像转换单元31和图像分割单元32，所述图像转换单元31用于将预处理后的智能云白板图像从灰度值空间映射到数据场的势空间，得到图像数据场，所述图像分割单元32用于对图像数据场中的势值进行聚类分割。
优选地，所述图像转换单元31用于将预处理后的智能云白板图像从灰度值空间映射到数据场的势空间，得到图像数据场，其采用一种改进的势值计算公式，具体为：
给定图像空间p，在距离不超过的几何邻域Ω中，任何一个像素p处的势值为：
式中，E(p)表示智能云白板图像中像素p的几何邻域Ω中灰度值的均值，E(q)表示智能云白板图像中像素q的几何邻域Ω中灰度值的均值，σ表示相互作用力程，x(p)和y(p)分别表示像素点p的横、纵坐标，x(q)和y(q)分别表示智能云白板图像中像素q的横、纵坐标。
本优选实施例通过对势值计算公式进行改进，在将预处理后的智能云白板图像从灰度值空间映射到数据场的势空间中，实现了智能云白板图像背景的均衡化，突出了智能云白板图像中背景和目标的势值的差异，从而提高了弱小目标的提取精度。
优选地，图像分割单元32采用模糊C均值聚类算法对所述图像数据场进行聚类分割，定义采用的模糊C均值聚类算法在数据场中第k次迭代后的隶属度函数为则的计算为：
式中，表示图像数据场中第k次迭代后势值和第i个聚类中心的距离，表示图像数据场中第k次迭代后势值和第r个聚类中心的距离，s(j)表示智能云白板图像中像素j的几何邻域Ω中灰度值的方差，s(i)表示智能云白板图像中第i个聚类中心所对应像素的几何邻域Ω中灰度值的方差，s(r)表示智能云白板图像中第r个聚类中心所对应像素的几何邻域Ω中灰度值的方差，c是聚类数，m为加权因子。
本发明改进的模糊C均值聚类算法的隶属度函数计算过程中，综合考虑了数据场的势值和灰度图的方差，解决了由于基于单一图像数据场聚类而造成的目标分割后内部及边缘区域不连续的问题。
优选地，图像分割单元32采用模糊C均值聚类算法对所述图像数据场进行聚类分割，定义采用的模糊C均值聚类算法的目标函数为则的计算公式为：
式中，表示图像数据场中像素j属于第i类的隶属度，dij表示图像数据场中势值和第i个聚类中心的距离，c表示聚类数，n表示图像数据场中势值的个数，m表示加权因子；
定义采用的模糊C均值聚类算法的第i个模糊聚类中心为ci，则模糊聚类中心ci的计算公式为：
式中，第k次迭代后的隶属度函数，表示图像数据场中像素j处的势值，m表示加权因子，n表示图像数据场中势值的个数。
本发明的优点：
本发明通过对电子白板进行改进，实现圆规，量角器等增强绘图功能。智能笔功能，对手工绘图进行智能修正。多图索引功能、操作回退功能。白板与点播云服务结合，利用云服务的CDN技术优化共享视频的观看体验。此外，还能搜集现场信息进行计算，达到进一步提升的智能效果。
附图说明
图1位本发明智能白板的结构示意图，
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
一种智能云白板，其具有如下功能：
实现圆规，量角器等增强绘图功能。智能笔功能，对手工绘图进行智能修正。多图索引功能、操作回退功能。白板与点播云服务结合，利用云服务的CDN技术优化共享视频的观看体验。
还包括无线传感器接收模块，能搜集现场信息进行计算，达到进一步提升的智能效果。
通过无线传感器网络技术实现了智能云白板现场工作参数的采集，并通过对现场工作参数进行分析处理，在现场工作参数超出设定的阈值范围时输出相应的报警信号，能够在现场工作参数超出设定的阈值范围时进行报警，以便观察者针对智能云白板的操作工况及时做出合理安排，避免意外状况发生。
通过摄像机实时采集智能云白板的图像，综合数据场理论和模糊C均值聚类算法对预处理的智能云白板图像进行目标分割，能够有效的弥补智能云白板图像背景灰度分布不均以及目标微弱的问题，提高了智能云白板图像的目标分割精度，从而提高了对智能云白板的判断精度，实现了对智能云白板质量的有效监控。
进一步包括图像采集模块1、图像预处理模块2、图像分割模块3、质量分析模块4和监控显示模块5，所述图像采集模块1用于对处的原始图像进行实时采集，所述图像预处理模块2用于对所述原始图像进行滤波处理，并将滤波后的图像进行二值化操作，所述图像分割模块3采用基于数据场的模糊C均值聚类算法对预处理后的图像进行目标分割，得到图像中的目标图像，所述质量分析模块4用于从分割得到的目标图像中进行特征提取，并根据提取得到的特征对焊缝进行分析和识别，从而完成对质量的判断，所述监控显示模块5用于实时显示分割得到的目标图像和判断所得的质量，并在质量低于要求时即进行预警。图像分割模块包括图像转换单元31和图像分割单元32，所述图像转换单元31用于将预处理后的智能云白板图像从灰度值空间映射到数据场的势空间，得到图像数据场，所述图像分割单元32用于对图像数据场中的势值进行聚类分割。
所述图像转换单元31用于将预处理后的智能云白板图像从灰度值空间映射到数据场的势空间，得到图像数据场，其采用一种改进的势值计算公式，具体为：
给定图像空间P，在距离不超过的几何邻域Ω中，任何一个像素p处的势值为：
式中，E(p)表示智能云白板图像中像素p的几何邻域Ω中灰度值的均值，E(q)表示智能云白板图像中像素q的几何邻域Ω中灰度值的均值，σ表示相互作用力程，x(p)和y(p)分别表示像素点p的横、纵坐标，x(q)和y(q)分别表示智能云白板图像中像素q的横、纵坐标。
本优选实施例通过对势值计算公式进行改进，在将预处理后的智能云白板图像从灰度值空间映射到数据场的势空间中，实现了智能云白板图像背景的均衡化，突出了智能云白板图像中背景和目标的势值的差异，从而提高了弱小目标的提取精度。
图像分割单元32采用模糊C均值聚类算法对所述图像数据场进行聚类分割，定义采用的模糊C均值聚类算法在数据场中第k次迭代后的隶属度函数为则的计算为：
式中，表示图像数据场中第k次迭代后势值和第i个聚类中心的距离，表示图像数据场中第k次迭代后势值和第r个聚类中心的距离，s(j)表示智能云白板图像中像素j的几何邻域Ω中灰度值的方差，s(i)表示智能云白板图像中第i个聚类中心所对应像素的几何邻域Ω中灰度值的方差，s(r)表示智能云白板图像中第r个聚类中心所对应像素的几何邻域Ω中灰度值的方差，c是聚类数，m为加权因子。
本发明改进的模糊C均值聚类算法的隶属度函数计算过程中，综合考虑了数据场的势值和灰度图的方差，解决了由于基于单一图像数据场聚类而造成的目标分割后内部及边缘区域不连续的问题。
图像分割单元32采用模糊C均值聚类算法对所述图像数据场进行聚类分割，定义采用的模糊C均值聚类算法的目标函数为则的计算公式为：
式中，表示图像数据场中像素j属于第i类的隶属度，dij表示图像数据场中势值和第i个聚类中心的距离，c表示聚类数，n表示图像数据场中势值的个数，m表示加权因子；
定义采用的模糊C均值聚类算法的第i个模糊聚类中心为ci，则模糊聚类中心ci的计算公式为：
式中，第k次迭代后的隶属度函数，表示图像数据场中像素j处的势值，m表示加权因子，n表示图像数据场中势值的个数。
本发明通过对电子白板进行改进，实现圆规，量角器等增强绘图功能。智能笔功能，对手工绘图进行智能修正。多图索引功能、操作回退功能。白板与点播云服务结合，利用云服务的CDN技术优化共享视频的观看体验。此外，还能搜集现场信息进行计算，达到进一步提升的智能效果。此外，本发明采用在模糊C均值聚类算法中综合考虑了数据场的势值和灰度图的灰度值对图像分割的影响，能够有效的弥补数据场中目标区域内势值分布不均的问题，提高了焊接图像中微弱目标的分割效果，并且有效的提高了模糊C均值聚类算法的抗噪性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种智能云白板，其特征在于，具有如下功能：
实现圆规，量角器等增强绘图功能；
智能笔功能，对手工绘图进行智能修正；
多图索引功能、操作回退功能。白板与点播云服务结合，利用云服务的CDN技术优化共享视频的观看体验。
2.权利要求1所述的智能云白板，还包括无线传感器接收模块，能搜集现场信息进行计算，达到进一步提升的智能效果。
3.权利要求2所述的智能云白板，通过摄像机实时采集智能云白板的图像，综合数据场理论和模糊C均值聚类算法对预处理的智能云白板图像进行目标分割，能够有效的弥补智能云白板图像背景灰度分布不均以及目标微弱的问题，提高了智能云白板图像的目标分割精度，从而提高了对智能云白板的判断精度，实现了对智能云白板质量的有效监控。
4.权利要求3所述的智能云白板，还进一步包括图像采集模块1、图像预处理模块2、图像分割模块3、质量分析模块4和监控显示模块5，所述图像采集模块1用于对处的原始图像进行实时采集，所述图像预处理模块2用于对所述原始图像进行滤波处理，并将滤波后的图像进行二值化操作，所述图像分割模块3采用基于数据场的模糊C均值聚类算法对预处理后的图像进行目标分割，得到图像中的目标图像，所述质量分析模块4用于从分割得到的目标图像中进行特征提取，并根据提取得到的特征对焊缝进行分析和识别，从而完成对质量的判断，所述监控显示模块5用于实时显示分割得到的目标图像和判断所得的质量，并在质量低于要求时即进行预警。图像分割模块包括图像转换单元31和图像分割单元32，所述图像转换单元31用于将预处理后的智能云白板图像从灰度值空间映射到数据场的势空间，得到图像数据场，所述图像分割单元32用于对图像数据场中的势值进行聚类分割。
5.权利要求4所述的智能云白板，所述图像转换单元31用于将预处理后的智能云白板图像从灰度值空间映射到数据场的势空间，得到图像数据场，其采用一种改进的势值计算公式，具体为：
给定图像空间P，在距离不超过的几何邻域Ω中，任何一个像素p处的势值为：
式中，E(p)表示智能云白板图像中像素p的几何邻域Ω中灰度值的均值，E(q)表示智能云白板图像中像素q的几何邻域Ω中灰度值的均值，σ表示相互作用力程，x(p)和y(p)分别表示像素点p的横、纵坐标，x(q)和y(q)分别表示智能云白板图像中像素q的横、纵坐标。
6.权利要求5所述的智能云白板，图像分割单元32采用模糊C均值聚类算法对所述图像数据场进行聚类分割，定义采用的模糊C均值聚类算法在数据场中第k次迭代后的隶属度函数为则的计算为：
式中，表示图像数据场中第k次迭代后势值和第i个聚类中心的距离，表示图像数据场中第k次迭代后势值和第r个聚类中心的距离，s(j)表示智能云白板图像中像素j的几何邻域Ω中灰度值的方差，s(i)表示智能云白板图像中第i个聚类中心所对应像素的几何邻域Ω中灰度值的方差，s(r)表示智能云白板图像中第r个聚类中心所对应像素的几何邻域Ω中灰度值的方差，c是聚类数，m为加权因子。
7.权利要求6所述的智能云白板，图像分割单元32采用模糊C均值聚类算法对所述图像数据场进行聚类分割，定义采用的模糊C均值聚类算法的目标函数为则的计算公式为：
式中，表示图像数据场中像素j属于第i类的隶属度，dij表示图像数据场中势值和第i个聚类中心的距离，c表示聚类数，n表示图像数据场中势值的个数，m表示加权因子；
定义采用的模糊C均值聚类算法的第i个模糊聚类中心为ci，则模糊聚类中心ci的计算公式为：
式中，第k次迭代后的隶属度函数，表示图像数据场中像素j处的势值，m表示加权因子，n表示图像数据场中势值的个数。
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