CN109587323A - 手机使用状态监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种手机使用状态监测方法，该方法包括使用一种手机使用状态监测机构来监测手机使用状态，所述手机使用状态监测机构包括：预加载设备，用于在安卓手机中预加载IOS环境转换为安卓环境的虚拟切换设备；APP检测设备，设置在安卓手机内，用于检测当前是否存在IOSAPP在所述安卓手机上运行；脸部探知设备，用于接收即时处理图像，基于脸部特征对所述即时处理图像中进行脸部图案存在分析，以在所述即时处理图像中存在至少一个脸部图案时，发出脸部识别指令；即时加载设备，分别与所述预加载设备和所述脸部探知设备连接，用于在接收到所述脸部识别指令时，自动加载所述虚拟切换设备。
Description
技术领域
本发明涉及安卓手机领域，尤其涉及一种手机使用状态监测方法。
背景技术
安卓手机是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由Google公司和开放手机联盟领导及开发。尚未有统一中文名称，中国大陆地区较多人使用“安卓”或“安致”。安卓手机操作系统最初由Andy Rubin开发，主要支持手机。
2005年8月由Google收购注资。2007年11月，Google与84家硬件制造商、软件开发商及电信营运商组建开放手机联盟共同研发改良安卓手机系统。随后Google以Apache开源许可证的授权方式，发布了安卓手机的源代码。第一部安卓手机智能手机发布于2008年10月。安卓手机逐渐扩展到平板电脑及其他领域上，如电视、数码相机、游戏机等。2011年第一季度，安卓手机在全球的市场份额首次超过塞班系统，跃居全球第一。2013年的第四季度，安卓手机平台手机的全球市场份额已经达到78.1％。2017年09月24日谷歌开发的操作系统安卓手机在迎来了9岁生日，全世界采用这款系统的设备数量已经达到20亿台。
发明内容
为了解决现有技术中IOS APP在安卓手机上运行受阻的技术问题，本发明提供了一种手机使用状态监测方法。
其中，本发明至少具有以下三个重要发明点：
(1)只在安卓手机被使用且存在IOS APP在所述安卓手机上运行时，方自动加载虚拟切换设备，将IOS环境转换为安卓环境，减少了系统的复杂性，保证了IOS APP在所述安卓手机上的运行可靠性；
(2)对图像中各个目标的景深值和尺寸进行解析，以基于最浅的景深值的目标相应的目标图案所对应的像素点总数确定滑动窗口占据的像素点总数；
(3)基于最浅的景深值的目标相应的目标图案的外形确定所述滑动窗口的外形，从而实现基于图像内容的针对性图像处理。
根据本发明的一方面，提供一种手机使用状态监测方法，该方法包括使用一种手机使用状态监测机构来监测手机使用状态，所述手机使用状态监测机构包括：预加载设备，用于在安卓手机中预加载IOS环境转换为安卓环境的虚拟切换设备；APP检测设备，设置在安卓手机内，用于检测当前是否存在IOS APP在所述安卓手机上运行；前端摄像头，与所述APP检测设备连接，用于对所述安卓手机的前方进行拍摄动作，以获得相应的手机前方图像，并输出所述手机前方图像；图像处理组件，设置在安卓手机内，与所述前端摄像头连接，用于对所述手机前方图像执行图像处理，以获得并输出即时处理图像；脸部探知设备，与所述图像处理组件连接，用于接收所述即时处理图像，基于脸部特征对所述即时处理图像中进行脸部图案存在分析，以在所述即时处理图像中存在至少一个脸部图案时，发出脸部识别指令；即时加载设备，分别与所述预加载设备和所述脸部探知设备连接，用于在接收到所述脸部识别指令时，自动加载所述虚拟切换设备；其中，在所述脸部探知设备中，在所述即时处理图像中不存在任何脸部图案时，发出脸部未识别指令；其中，所述即时加载设备、所述预加载设备和所述脸部探知设备采用不同型号的SOC芯片来实现；其中，在所述即时加载设备中，在接收到所述脸部未识别指令时，不对所述虚拟切换设备进行加载处理。
更具体地，在所述手机使用状态监测机构中：所述图像处理组件包括目标提取设备，与所述前端摄像头连接，用于接收所述手机前方图像，获取所述手机前方图像中的各个边缘线，基于所述各个边缘线组合成所述手机前方图像中的各个目标，并在所述手机前方图像中分别确定只包括单个目标的所述各个目标分别对应的目标图案；景深解析设备，与所述目标提取设备连接，用于接收所述各个目标图案，并分别确定每一个目标图案对应目标在所述手机前方图像中景深值，输出各个目标分别对应的各个景深值；尺寸解析设备，与所述目标提取设备连接，用于接收所述各个目标图案，并分别确定每一个目标图案的组成像素点的总数，并各个目标图案分别对应的各个像素点总数。
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手机使用状态监测机构的前端摄像头的内部结构图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的实施方案进行详细说明。
当前，安卓手机因起可扩展性而功能日趋完备，其APP的丰富使其不限于成为视频播放器、音频播放器和游戏机的功能。
安卓手机的系统架构和其操作系统一样，采用了分层的架构。从架构图看，安卓手机分为四个层，从高层到低层分别是应用程序层、应用程序框架层、系统运行库层和Linux内核层。
为了克服上述不足，本发明搭建一种手机使用状态监测方法，该方法包括使用一种手机使用状态监测机构来监测手机使用状态。所述手机使用状态监测机构能够有效解决相应的技术问题。
图1为根据本发明实施方案示出的手机使用状态监测机构的前端摄像头的内部结构图。
根据本发明实施方案示出的手机使用状态监测机构包括：
预加载设备，用于在安卓手机中预加载IOS环境转换为安卓环境的虚拟切换设备；
APP检测设备，设置在安卓手机内，用于检测当前是否存在IOS APP在所述安卓手机上运行；
前端摄像头，与所述APP检测设备连接，用于对所述安卓手机的前方进行拍摄动作，以获得相应的手机前方图像，并输出所述手机前方图像；
图像处理组件，设置在安卓手机内，与所述前端摄像头连接，用于对所述手机前方图像执行图像处理，以获得并输出即时处理图像；
脸部探知设备，与所述图像处理组件连接，用于接收所述即时处理图像，基于脸部特征对所述即时处理图像中进行脸部图案存在分析，以在所述即时处理图像中存在至少一个脸部图案时，发出脸部识别指令；
即时加载设备，分别与所述预加载设备和所述脸部探知设备连接，用于在接收到所述脸部识别指令时，自动加载所述虚拟切换设备；
其中，在所述脸部探知设备中，在所述即时处理图像中不存在任何脸部图案时，发出脸部未识别指令；
其中，所述即时加载设备、所述预加载设备和所述脸部探知设备采用不同型号的SOC芯片来实现；
其中，在所述即时加载设备中，在接收到所述脸部未识别指令时，不对所述虚拟切换设备进行加载处理。
接着，继续对本发明的手机使用状态监测机构的具体结构进行进一步的说明。
在所述手机使用状态监测机构中：所述图像处理组件包括目标提取设备，与所述前端摄像头连接，用于接收所述手机前方图像，获取所述手机前方图像中的各个边缘线，基于所述各个边缘线组合成所述手机前方图像中的各个目标，并在所述手机前方图像中分别确定只包括单个目标的所述各个目标分别对应的目标图案；
景深解析设备，与所述目标提取设备连接，用于接收所述各个目标图案，并分别确定每一个目标图案对应目标在所述手机前方图像中景深值，输出各个目标分别对应的各个景深值；
尺寸解析设备，与所述目标提取设备连接，用于接收所述各个目标图案，并分别确定每一个目标图案的组成像素点的总数，并各个目标图案分别对应的各个像素点总数。
在所述手机使用状态监测机构中：所述图像处理组件包括窗口定形设备，分别与所述景深解析设备和所述尺寸解析设备连接，用于接收各个目标分别对应的各个景深值和各个目标图案分别对应的各个像素点总数，基于最浅的景深值的目标相应的目标图案所对应的像素点总数确定滑动窗口占据的像素点总数，还基于最浅的景深值的目标相应的目标图案的外形确定所述滑动窗口的外形。
在所述手机使用状态监测机构中：所述图像处理组件包括加权滤波设备，分别与所述目标提取设备和所述窗口定形设备连接，用于针对所述手机前方图像中的每一个像素点的颜色分量值执行以下加权滤波动作：基于所述滑动窗口确定所述手机前方图像中的每一个像素点的各个附近像素点，获取各个附近像素点的各个颜色分量值，对所述各个附近像素点的各个颜色分量值进行加权滤波处理以获得所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值。
在所述手机使用状态监测机构中：所述图像处理组件包括滤波输出设备，分别与所述脸部探知设备和所述加权滤波设备连接，用于基于所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值获取并向所述脸部探知设备输出即时处理图像。
在所述手机使用状态监测机构中：所述加权滤波设备对所述各个附近像素点的各个颜色分量值进行加权滤波处理以获得所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值包括：距离所述手机前方图像中的每一个像素点越近的附近像素点，其颜色分量值参与加权滤波处理所使用的权重值越大。
在所述手机使用状态监测机构中：所述加权滤波设备对所述各个附近像素点的各个颜色分量值进行加权滤波处理以获得所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值还包括：基于各个附近像素点的各个颜色分量值以及各个附近像素点的各个权重值执行加权中值处理，以获得所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值。
在所述手机使用状态监测机构中：在所述窗口定形设备中，基于最浅的景深值的目标相应的目标图案的外形确定所述滑动窗口的外形包括：对所述最浅的景深值的目标相应的目标图案的外形进行缩放以获取所述滑动窗口。
另外，System on Chip，简称SOC，也即片上系统。从狭义角度讲，他是信息系统核心的芯片集成，是将系统关键部件集成在一块芯片上；从广义角度讲，SOC是一个微小型系统，如果说中央处理器(CPU)是大脑，那么SOC就是包括大脑、心脏、眼睛和手的系统。国内外学术界一般倾向将SOC定义为将微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器(或片外存储控制接口)集成在单一芯片上，他通常是客户定制的，或是面向特定用途的标准产品。SOC定义的基本内容主要在两方面：其一是他的构成，其二是他形成过程。系统级芯片的构成可以是系统级芯片控制逻辑模块、微处理器/微控制器CPU内核模块、数字信号处理器DSP模块、嵌入的存储器模块、和外部进行通讯的接口模块、含有ADC/DAC的模拟前端模块、电源提供和功耗管理模块，对于一个无线SOC还有射频前端模块、用户定义逻辑(他可以由FPGA或ASIC实现)以及微电子机械模块，更重要的是一个SOC芯片内嵌有基本软件(RDOS或COS以及其他应用软件)模块或可载入的用户软件等。
采用本发明的手机使用状态监测机构，针对现有技术中IOS APP在安卓手机上运行受阻的技术问题，只在安卓手机被使用且存在IOS APP在所述安卓手机上运行时，方自动加载虚拟切换设备，将IOS环境转换为安卓环境，减少了系统的复杂性，保证了IOS APP在所述安卓手机上的运行可靠性；对图像中各个目标的景深值和尺寸进行解析，以基于最浅的景深值的目标相应的目标图案所对应的像素点总数确定滑动窗口占据的像素点总数；还基于最浅的景深值的目标相应的目标图案的外形确定所述滑动窗口的外形，从而实现基于图像内容的针对性图像处理。
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)
1.一种手机使用状态监测方法，该方法包括使用一种手机使用状态监测机构来监测手机使用状态，其特征在于，所述手机使用状态监测机构包括：
预加载设备，用于在安卓手机中预加载IOS环境转换为安卓环境的虚拟切换设备；
APP检测设备，设置在安卓手机内，用于检测当前是否存在IOS APP在所述安卓手机上运行；
前端摄像头，与所述APP检测设备连接，用于对所述安卓手机的前方进行拍摄动作，以获得相应的手机前方图像，并输出所述手机前方图像；
图像处理组件，设置在安卓手机内，与所述前端摄像头连接，用于对所述手机前方图像执行图像处理，以获得并输出即时处理图像；
脸部探知设备，与所述图像处理组件连接，用于接收所述即时处理图像，基于脸部特征对所述即时处理图像中进行脸部图案存在分析，以在所述即时处理图像中存在至少一个脸部图案时，发出脸部识别指令；
即时加载设备，分别与所述预加载设备和所述脸部探知设备连接，用于在接收到所述脸部识别指令时，自动加载所述虚拟切换设备；
其中，在所述脸部探知设备中，在所述即时处理图像中不存在任何脸部图案时，发出脸部未识别指令；
其中，所述即时加载设备、所述预加载设备和所述脸部探知设备采用不同型号的SOC芯片来实现；
其中，在所述即时加载设备中，在接收到所述脸部未识别指令时，不对所述虚拟切换设备进行加载处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述图像处理组件包括目标提取设备，与所述前端摄像头连接，用于接收所述手机前方图像，获取所述手机前方图像中的各个边缘线，基于所述各个边缘线组合成所述手机前方图像中的各个目标，并在所述手机前方图像中分别确定只包括单个目标的所述各个目标分别对应的目标图案；
景深解析设备，与所述目标提取设备连接，用于接收所述各个目标图案，并分别确定每一个目标图案对应目标在所述手机前方图像中景深值，输出各个目标分别对应的各个景深值；
尺寸解析设备，与所述目标提取设备连接，用于接收所述各个目标图案，并分别确定每一个目标图案的组成像素点的总数，并各个目标图案分别对应的各个像素点总数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
所述图像处理组件包括窗口定形设备，分别与所述景深解析设备和所述尺寸解析设备连接，用于接收各个目标分别对应的各个景深值和各个目标图案分别对应的各个像素点总数，基于最浅的景深值的目标相应的目标图案所对应的像素点总数确定滑动窗口占据的像素点总数，还基于最浅的景深值的目标相应的目标图案的外形确定所述滑动窗口的外形。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述图像处理组件包括加权滤波设备，分别与所述目标提取设备和所述窗口定形设备连接，用于针对所述手机前方图像中的每一个像素点的颜色分量值执行以下加权滤波动作：基于所述滑动窗口确定所述手机前方图像中的每一个像素点的各个附近像素点，获取各个附近像素点的各个颜色分量值，对所述各个附近像素点的各个颜色分量值进行加权滤波处理以获得所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：
所述图像处理组件包括滤波输出设备，分别与所述脸部探知设备和所述加权滤波设备连接，用于基于所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值获取并向所述脸部探知设备输出即时处理图像。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：
所述加权滤波设备对所述各个附近像素点的各个颜色分量值进行加权滤波处理以获得所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值包括：距离所述手机前方图像中的每一个像素点越近的附近像素点，其颜色分量值参与加权滤波处理所使用的权重值越大。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：
所述加权滤波设备对所述各个附近像素点的各个颜色分量值进行加权滤波处理以获得所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值还包括：基于各个附近像素点的各个颜色分量值以及各个附近像素点的各个权重值执行加权中值处理，以获得所述手机前方图像中的每一个像素点的修正颜色分量值。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：
在所述窗口定形设备中，基于最浅的景深值的目标相应的目标图案的外形确定所述滑动窗口的外形包括：对所述最浅的景深值的目标相应的目标图案的外形进行缩放以获取所述滑动窗口。
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