CN110007787A - 一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,存储介质以及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,存储介质以及系统,其中,所述方法包括步骤:监听鼠标的移动数据;当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续;通过本发明所述方案,能够对鼠标移动数据进行监听,并插入坐标数值使整体的数据为连续的,在节流的同时,也能够保证数据的正常记录。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域,尤其涉及一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,存储介质以及系统。
背景技术
在web开发中,以下事情往往由于时间频繁被触发,导致频繁执行DOM操作、渲染次数过多,导致UI卡顿甚至浏览器崩溃。window对象的resize(调整大小)、scroll(滑动)事件;mousemove(鼠标移动)事件。很多时候为了提高用户体验,我们会经常使用节流函数(throttle)的方式减少频繁地计算数值的变化。但是使用节流函数有一个缺点,就是它只会每隔一小段时间记录一次数据,这样导致数据记录不连贯。就拿画图来说,如果不记录完整的数据的话,线条就不会连续,出现中断的情况。
因此,现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,存储介质以及系统,旨在解决记录数据时,数据中断导致数据线条不连续的问题。
本发明的技术方案如下:
一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,包括步骤:
监听鼠标的移动数据;
当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,所述鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续的步骤后,还包括步骤:
获取监听到的坐标数据以及插入的鼠标坐标数据,渲染出连贯数据线条。
所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,所述判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续的步骤中,包括步骤:
获取鼠标移动起始点的数据D1,对应坐标为(D1x,D1y);
获取鼠标移动终点的数据D2,对应坐标为(D2x,D2y);
将D1与D2进行比较,得到dx=D1x-D2x,dy=D1y-D2y,当dx<En且dy<En,(En为最大误差允许范围),D1与D2为连续数据。
所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,所述鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续的步骤中,包括步骤:
插入一鼠标点数据D3(x,y)=D1(x+En,y+En);
判断D3数据与D2数据是否连续,连续则插值完成;
若D3数据与D2数据不连续,则在D3与D2之间插入数据D4(x,y)=D1(x+En+En,y+En+En),并继续判断D4与D2之间是否连续,若不连续,则继续按照上述插值方法插入数值,使D1与D2之间数值连续。
所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,所述指定时间间隔为0.1s-0.2s。
一种存储介质,其中存储有多条指令,其中,所述指令适于由处理器加载并执行:
监听鼠标的移动数据;
当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
一种系统,其中,包括:处理器,适于实现各指令,以及存储介质,适于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:
监听鼠标的移动数据;
当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
有益效果:本发明公开了一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,存储介质以及系统,其中,所述方法包括步骤:监听鼠标的移动数据;当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续;通过本发明所述方案,能够对鼠标移动数据进行监听,并插入坐标数值使整体的数据为连续的,在节流的同时,也能够保证数据的正常记录。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明,附图中:
图1为本发明所述基于人工智能的网络坐标系下的插值方法的步骤流程图。
图2为本发明所述基于人工智能的网络坐标系下的插值方法的较佳实施例,记录的鼠标数据图。
图3为本发明所述基于人工智能的网络坐标系下的插值方法的较佳实施例,鼠标数据的渲染图。
图4为本发明所述基于人工智能的网络坐标系下的插值方法的较佳实施例的整体步骤流程图。
图5为本发明所述基于人工智能的网络坐标系下的插值方法的较佳实施例,经过插值处理后的坐标数据渲染图。
具体实施方式
本发明提供一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,存储介质以及系统,为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
请参阅图1,为本发明所述方法的步骤流程图,本发明公开了一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,包括步骤:
S1.监听鼠标的移动数据;
S2.当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
S3.判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,所述鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续的步骤后,还包括步骤:
获取监听到的坐标数据以及插入的鼠标坐标数据,渲染出连贯数据线条。
所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,所述判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续的步骤中,包括步骤:
获取鼠标移动起始点的数据D1,对应坐标为(D1x,D1y);
获取鼠标移动终点的数据D2,对应坐标为(D2x,D2y);
将D1与D2进行比较,得到dx=D1x-D2x,dy=D1y-D2y,当dx<En且dy<En,(En为最大误差允许范围),D1与D2为连续数据。
所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,所述鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续的步骤中,包括步骤:
插入一鼠标点数据D3(x,y)=D1(x+En,y+En);
判断D3数据与D2数据是否连续,连续则插值完成;
若D3数据与D2数据不连续,则在D3与D2之间插入数据D4(x,y)=D1(x+En+En,y+En+En),并继续判断D4与D2之间是否连续,若不连续,则继续按照上述插值方法插入数值,使D1与D2之间数值连续。
本发明较佳实施例,记录mousemove的X轴,Y轴坐标的数据如图2所示,经过渲染后的数据如图3所示,会看到线段与线段之间产生了一段小小的断裂,此时鼠标的移动速度不快。但是,当鼠标移动的速度过快的时候。线段就会出现明显的断裂,甚至,更快的时候,就之后能看到只有一个点了。本发明所需要解决的就是鼠标移动速度造成断裂的问题。如图4所示,为本发明较佳实施例的步骤流程图,当监听鼠标移动的时候,我们通过在指定的时间间隔上记录数据,得到该时间的数据D1后,再从我们的数据队列上拿出最后一条数据D2,进行对两个数据(D1,D2)的X坐标和Y坐标上的数值进行比较,得到dx=D1x–D2x和dy=D1y–D2y。
判断数值是否大于我们设定的最大允许范围内En。如果不大于的话,就代表D1数据和D2数据差距不大,可以认为两个数值是连续的。将D1作为最后一个数据保存在数据队列里面。但是如果D1与D2之间的X轴或Y轴数据任意一个差距,大于最大允许范围(dx>En或者dy>En)我们进行网路坐标系下的插值,得到新的点D3(x,y)=D1(x+En,y+En),得到的D3,再重新运行一遍最大允许范围的判断,一直循环得到新的点D4、D5……,逐渐减少D1到D2间的差距。再把全部的数据D1,D3,D4,D5.....全部按倒序记录进队列里面。
最后得到的队列里面的数值全都是连续的数据。可用作渲染连续的数据线条,较佳实施例,连续的数据线条如图5所示。
本发明所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其中,所述指定时间间隔优选为0.1s-0.2s,时间太短可能是由于不小心触碰导致,并且时间太短的话,获取到的鼠标数据也太紧密,增大计算机的内存消耗。
本发明还公开了一种存储介质,其中存储有多条指令,其中,所述指令适于由处理器加载并执行:
监听鼠标的移动数据;
当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
本发明还公开了一种系统,其中,包括:处理器,适于实现各指令,以及存储介质,适于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:
监听鼠标的移动数据;
当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
综上所述,本发明公开了一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,存储介质以及系统,其中,所述方法包括步骤:监听鼠标的移动数据;当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续;通过本发明所述方案,能够对鼠标移动数据进行监听,并插入坐标数值使整体的数据为连续的,在节流的同时,也能够保证数据的正常记录。
应当理解的是,本发明的应用不限于上述的举例,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,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 (7)
1.一种基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其特征在于,包括步骤:
监听鼠标的移动数据;
当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其特征在于,所述鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续的步骤后,还包括步骤:
获取监听到的坐标数据以及插入的鼠标坐标数据,渲染出连贯数据线条。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其特征在于,所述判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续的步骤中,包括步骤:
获取鼠标移动起始点的数据D1,对应坐标为(D1x,D1y);
获取鼠标移动终点的数据D2,对应坐标为(D2x,D2y);
将D1与D2进行比较,得到dx=D1x-D2x,dy=D1y-D2y,当dx<En且dy<En,(En为最大误差允许范围),D1与D2为连续数据。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其特征在于,所述鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续的步骤中,包括步骤:
插入一鼠标点数据D3(x,y)=D1(x+En,y+En);
判断D3数据与D2数据是否连续,连续则插值完成;
若D3数据与D2数据不连续,则在D3与D2之间插入数据D4(x,y)=D1(x+En+En,y+En+En),并继续判断D4与D2之间是否连续,若不连续,则继续按照上述插值方法插入数值,使D1与D2之间数值连续。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的网络坐标系下的插值方法,其特征在于,所述指定时间间隔为0.1s-1.2s。
6.一种存储介质,其中存储有多条指令,其特征在于,所述指令适于由处理器加载并执行:
监听鼠标的移动数据;
当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
7.一种系统,其特征在于,包括:处理器,适于实现各指令,以及存储介质,适于存储多条指令,所述指令适于由处理器加载并执行:
监听鼠标的移动数据;
当获取到鼠标在指定时间间隔内移动时,记录鼠标的坐标数值;
判断鼠标在指定时间间隔的坐标数值是否连续;
若鼠标的坐标数值在指定时间间隔内不连续,则对该时间间隔内的两个坐标数值进行插值,使相邻的坐标数值连续。
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