CN111401244B - 自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备 - Google Patents
自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111401244B CN111401244B CN202010183905.2A CN202010183905A CN111401244B CN 111401244 B CN111401244 B CN 111401244B CN 202010183905 A CN202010183905 A CN 202010183905A CN 111401244 B CN111401244 B CN 111401244B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- face
- dimensional
- coordinates
- target space
- preset
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 7
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims description 2
- 208000029152 Small face Diseases 0.000 claims 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/97—Determining parameters from multiple pictures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
- G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/165—Detection; Localisation; Normalisation using facial parts and geometric relationships
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/169—Holistic features and representations, i.e. based on the facial image taken as a whole
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
- G09B5/02—Electrically-operated educational appliances with visual presentation of the material to be studied, e.g. using film strip
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
- G06T2207/10012—Stereo images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Processing (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Facsimiles In General (AREA)
Abstract
本公开提供了一种自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备。本公开建立了目标空间的三维模型,在三维模型的基础上通过自适应算法获取学生在教室中的分布区域,并自动控制多媒体黑板的角度,保证了上课学生能够获得较佳的观看多媒体黑板,减少了上课的疲劳感,有助于提高听课的效率。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备。
背景技术
传统黑板,是一个可以反复书写的平面,板面坚硬,是一种可反复擦写的书写工具。通常用于教学,会议讨论,或个人与家庭记事。随着计算机技术的普及,多媒体计算机辅助教学设备已经成为教育机构课堂的常用设备。由于多媒体的播放内容必须在课前准备好,现场编辑多媒体的播放内容比较繁琐。从而促使多媒体黑板应运而生。多媒体黑板是将多媒体的功能和传统黑板的功能结合在一起,既能在多媒体黑板上书写板书,也能在该多媒体黑板中播放多媒体资料。例如,在多媒体黑板中包括两块显示区域,一块显示区域显示讲课教师的全身讲课视频,另一块显示区域显示该教师的讲课内容,比如PPT讲稿内容。
由于多媒体黑板的高度较高,面积较大,不可避免的,受表面的材质影响,光射到上面会发生漫反射和/或镜面反射。当从某个角度看多媒体黑板时,由于镜面反射强度较大,造成从该角度看多媒体黑板时会很刺眼,无法看清多媒体黑板的展示内容。
特别是大学中能够容纳上百人的教室,为了照顾各个位置学生的听讲效果,多媒体黑板的固定位置比较适合在教室中间的学生,能够舒适观看多媒体黑板的展示内容。但是当这个教室中仅有十几个学生同时听课时,如果学生都集中在教室中部,教师和学生间会存在一种空间隔阂感,影响教学效果。
发明内容
提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思,这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征,也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
本公开的目的在于提供一种自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备,能够解决上述提到的至少一个技术问题。具体方案如下:
根据本公开的具体实施方式,第一方面,本公开提供一种自适应控制多媒体黑板的方法,包括:
通过多媒体黑板的多目摄像头对同一目标空间同时采集目标空间图像;其中,所述多目摄像头水平直线固定在所述多媒体黑板的支撑架上,且所述多目摄像头光轴方向均平行于空间直角坐标系的原水平面;所述空间直角坐标系,包括:原点、水平轴、垂直轴和纵轴,所述原水平面为所述水平轴和所述纵轴确定的平面;
分别对所述目标空间图像进行人脸检测,获取所述目标空间图像中每张人脸区域;
分析每幅目标空间图像的人脸区域,获取每幅目标空间图像的人脸集合区域;
基于每个人脸集合区域确定对应的集合区域核心坐标;
根据至少两幅目标空间图像的集合区域核心坐标确定空间直角坐标系中的三维核心坐标;
获取至少三个三维板面点坐标,并基于所述三维板面点坐标确定三维板面平面;所述三维板面点坐标为多媒体黑板板面中预设板面点对应的坐标,其中,预设板面点包括一个预设关键点,所述三维板面点坐标包括预设关键点对应的三维关键坐标;
根据三维关键坐标和所述三维核心坐标生成三维关键直线;
基于所述三维关键直线与所述三维板面平面的预设位置关系调整所述多媒体黑板。
根据本公开的具体实施方式,第二方面,本公开提供一种自适应控制多媒体黑板的装置,包括:
采集目标空间图像单元,用于通过多媒体黑板的多目摄像头对同一目标空间同时采集目标空间图像;其中,所述多目摄像头水平直线固定在所述多媒体黑板的支撑架上,且所述多目摄像头光轴方向均平行于空间直角坐标系的原水平面;所述空间直角坐标系,包括:原点、水平轴、垂直轴和纵轴,所述原水平面为所述水平轴和所述纵轴确定的平面;
获取人脸区域单元,用于分别对所述目标空间图像进行人脸检测,获取所述目标空间图像中每张人脸区域;
获取人脸集合区域单元,用于分析每幅目标空间图像的人脸区域,获取每幅目标空间图像的人脸集合区域;
确定集合区域核心坐标单元,用于基于每个人脸集合区域确定对应的集合区域核心坐标;
确定三维核心坐标单元,用于根据至少两幅目标空间图像的集合区域核心坐标确定空间直角坐标系中的三维核心坐标;
确定三维板面平面单元,用于获取至少三个三维板面点坐标,并基于所述三维板面点坐标确定三维板面平面;所述三维板面点坐标为多媒体黑板板面中预设板面点对应的坐标,其中,预设板面点包括一个预设关键点,所述三维板面点坐标包括预设关键点对应的三维关键坐标;
生成三维关键直线单元,用于根据三维关键坐标和所述三维核心坐标生成三维关键直线;
调整多媒体黑板单元,用于基于所述三维关键直线与所述三维板面平面的预设位置关系调整所述多媒体黑板。
根据本公开的具体实施方式,第三方面,本公开提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述自适应控制多媒体黑板的方法。
根据本公开的具体实施方式,第四方面,本公开提供一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如第一方面任一项所述自适应控制多媒体黑板的方法。
本公开实施例的上述方案与现有技术相比,至少具有以下有益效果:
本公开提供了一种自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备。本公开建立了目标空间的三维模型,在三维模型的基础上通过自适应算法获取学生在教室中的分布区域,并自动控制多媒体黑板的角度,保证了上课学生能够获得较佳的观看多媒体黑板,减少了上课的疲劳感,有助于提高听课的效率。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中:
图1示出了根据本公开实施例的自适应控制多媒体黑板的方法的流程图;
图2示出了根据本公开实施例的自适应控制多媒体黑板的方法的自适应多媒体黑板的正视图;
图3示出了根据本公开实施例的自适应控制多媒体黑板的方法的自适应多媒体黑板的侧视图;
图4示出了根据本公开实施例的自适应控制多媒体黑板的方法的目标空间的示意图;
图5示出了根据本公开实施例的自适应控制多媒体黑板的方法的人脸集合区域的示意图;
图6示出了根据本公开实施例的自适应控制多媒体黑板的装置的单元框图;
图7示出了根据本公开的实施例的电子设备连接结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
下面结合附图详细说明本公开的可选实施例。
对本公开提供的第一实施例,即一种自适应控制多媒体黑板的方法的实施例。
下面结合图1至图5对本公开实施例进行详细说明。
要在目标空间(比如教室)中自适应控制多媒体黑板达到预设的位置,首先需要在目标空间中建立空间直角坐标系。然后,建立三维模型,也就是将目标空间中的目标纳入空间直角坐标系中进行管理。例如,将教室中的多媒体黑板纳入空间直角坐标系中进行管理。因此,在自适应控制多媒体黑板前,本公开实施例提供了建立目标空间的三维模型的步骤,包括以下步骤:
步骤S100,确定空间直角坐标系,并根据多媒体黑板板面的预设板面点确定三维板面点坐标,及根据多媒体黑板板面的预设关键点确定三维关键坐标。
所述空间直角坐标系,包括:原点、水平轴、垂直轴和纵轴。原水平面为所述水平轴和所述纵轴确定的平面。例如,请参见图4所示,水平轴为x轴,垂直轴为y轴,纵轴为z轴;原水平面为xoz平面。
空间直角坐标系的原点可以设置在空间的任意位置。
请参见图2和图3所示,自适应多媒体黑板,至少包括:多媒体黑板、支撑架和多目摄像头。多目摄像头水平直线固定在所述多媒体黑板的支撑架上,且所述多目摄像头光轴方向均平行于空间直角坐标系的原水平面。多目摄像头至少包括2个摄像头,用于测量目标空间中指定目标点的距离,进而生成指定目标点在空间直角坐标系中的坐标。
为了方便建立目标空间的三维模型。可选的,所述方法包括以下步骤:
步骤S100-1,确定多目摄像头拍摄方向上最左边的摄像头为空间直角坐标系的原点。
预设板面点是用于确定多媒体黑板板面平面的点。因此,在多媒体黑板板面中至少设置三个预设板面点。所述三维板面点坐标为多媒体黑板板面中预设板面点对应的坐标。其中,预设板面点包括一个预设关键点,所述三维板面点坐标包括预设关键点对应的三维关键坐标。本公开实施例的预设关键点为学生视线对多媒体黑板板面集中度比较高的点。例如,预设关键点为多媒体黑板板面的对称中心。当空间直角坐标系的原点建立在多媒体黑板上时,例如,确定所述多目摄像头拍摄方向上最左边的摄像头为所述空间直角坐标系的原点。则在三维模型初始化时能够通过测量的方式确定预设板面点在空间直角坐标系中的三维板面点坐标。
通过上述步骤建立的特定目标空间的三维模型,本公开实施例基于该三维模型自适应控制多媒体黑板的方法。请参见图1,具体包括以下步骤:
步骤S101,通过多媒体黑板的多目摄像头对同一目标空间同时采集目标空间图像。
例如,目标空间是教室中坐满学生后所占据的空间,换句话说,多目摄像头中的每一个摄像头都可以拍摄到教室坐满学生后占据的空间。
采集目标空间图像为多目摄像头中的每个摄像头在同一时刻对目标空间分别采集的图像。目的是在同一时刻获取教室中学生的静态信息,以便获取准确的三维核心坐标。
步骤S102,分别对所述目标空间图像进行人脸检测,获取所述目标空间图像中每张人脸区域。
关于采用目标空间图像进行人脸检测的过程本实施例不做详述,可参照现有技术中各种实现方式实施。
请参见图4所示,人脸区域就是目标空间图像中记录的坐在教室中的人的脸部区域。
步骤S103,分析每幅目标空间图像的人脸区域,获取每幅目标空间图像的人脸集合区域。
人脸集合区域是指在目标空间图像中将符合预设条件的人脸区域连片后占据的区域。
可选的,所述分析每幅目标空间图像的人脸区域,获取对应所述目标空间图像的人脸集合区域,包括以下步骤:
步骤S103-1,计算所述目标空间图像中每个人脸区域与周边的人脸区域的间隔距离,并获取与所述间隔距离关联的关联人脸区域。
例如,请参见图5所示,在目标空间图像中,包括:人脸区域A、人脸区域B、人脸区域C、人脸区域D、人脸区域E、人脸区域F和人脸区域G;人脸区域A周边的人脸区域(即关联人脸区域)包括:人脸区域B、人脸区域D和人脸区域E,且人脸区域A与人脸区域B的间隔距离为20像素,与人脸区域D的间隔距离为25像素,与人脸区域E的间隔距离为40像素;人脸区域B周边的人脸区域(即关联人脸区域)包括:人脸区域A、人脸区域C、人脸区域D和人脸区域E,且人脸区域B与人脸区域A和人脸区域C的间隔距离为20像素,与人脸区域D和人脸区域E的间隔距离为25像素;因此,人脸区域C、人脸区域D、人脸区域E、人脸区域F和人脸区域G均可以按照上述描述获取对应的间隔距离和关联人脸区域;其中,人脸区域F周边的人脸区域(即关联人脸区域)包括:人脸区域C、人脸区域D、人脸区域E和人脸区域G,且人脸区域F与人脸区域C和人脸区域D的间隔距离为1000像素,与人脸区域E的间隔距离为950像素,与人脸区域G的间隔距离为20像素。
步骤S103-2,获取所述间隔距离小于或等于预设间隔距离阈值的所述人脸区域和关联人脸区域,并聚合成人脸集合子区域。
例如,继续上述例子,预设间隔距离阈值为60像素,由于人脸区域A、人脸区域B、人脸区域C、人脸区域D和人脸区域E符合条件(即间隔距离小于或等于预设间隔距离阈值),则聚合成人脸集合子区域M1;而人脸区域F和人脸区域G聚合成人脸集合子区域M2。
当一个人脸区域不符合条件,则不能聚合成人脸集合子区域。
步骤S103-3,获取所述目标空间图像中人脸区域总数,以及每个人脸集合子区域中所述人脸区域的人脸数量。
例如,继续上述例子,人脸区域总数为7个,其中,人脸集合子区域M1的人脸数量为5个,人脸集合子区域M2的人脸数量为2个。
步骤S103-4,基于所述人脸区域总数和所述人脸数量分别计算所述人脸集合子区域对应的人脸占有率。
例如,继续上述例子,人脸集合子区域M1对应的人脸占有率(N1)为71.43%,人脸集合子区域M2对应的人脸占有率(N2)为28.57%。
步骤S103-5,确定最大的人脸占有率为初始的人脸占有率和,并从大到小依次计算所述人脸占有率和,当所述人脸占有率和大于或等于预设占有率阈值时,则根据与所述人脸占有率和相关联的所述人脸集合子区域生成所述人脸集合区域。
例如,继续上述例子,预设占有率阈值为60%,在目标空间图像中,从大到小的人脸占有率为:N1为71.43%,N2为28.57%;由于N1为最大的人脸占有率,则确定N1为初始的人脸占有率和,N1大于60%,因此,与N1相关联的人脸集合子区域M1为人脸集合区域;如果N1小于60%,则将N1与N2相加获取人脸占有率和,然后将人脸占有率和与60%比较,以此逐级累加,直到人脸占有率和大于或等于60%为止;如果N1与N2相加获取人脸占有率和大于或等于60%,则根据与N1相关联的人脸集合子区域M1以及与N2相关联的人脸集合子区域M2组成人脸集合区域。
步骤S104,基于每个人脸集合区域确定对应的集合区域核心坐标。
可选的,所述人脸集合区域为中心对称图形,所述集合区域核心坐标包括所述中心对称图形的平面对称中心坐标。
在平面内,把一个图形绕着某个点旋转180°,如果旋转后的图形能与原来的图形重合,那么这个图形称为中心对称图形,这个点称为对称中心。对称中心在平面内的坐标称为平面对称中心坐标。
所述基于每个人脸集合区域确定对应的集合区域核心坐标,包括以下步骤:
步骤S104-1,分析每个中心对称图形,获取所述中心对称图形的平面对称中心坐标。
步骤S105,根据至少两幅目标空间图像的集合区域核心坐标确定空间直角坐标系中的三维核心坐标。
关于采用多目摄像头确定指定点的空间坐标的方法本实施例不做详述,可参照现有技术中各种实现方式实施。
步骤S106,获取至少三个三维板面点坐标,并基于所述三维板面点坐标确定三维板面平面。
在空间直角坐标系中,三维板面平面用于表示多媒体黑板板面的平面。
所述三维板面点坐标包括预设关键点对应的三维关键坐标。
步骤S107,根据三维关键坐标和所述三维核心坐标生成三维关键直线。
所述三维关键坐标为多媒体黑板板面中预设关键点在空间直角坐标系中的坐标。
步骤S108,基于所述三维关键直线与所述三维板面平面的预设位置关系调整所述多媒体黑板。
可选的,所述预设位置关系包括所述三维关键直线垂直于所述三维板面平面,且相交于所述三维关键坐标;
所述基于所述三维关键直线与所述三维板面平面的预设位置关系调整所述多媒体黑板,包括以下步骤:
步骤S108-1,调整所述多媒体黑板,使所述三维关键直线垂直于所述三维板面平面,且相交于所述三维关键坐标。
也就是说,处于三维核心坐标位置的眼睛观看多媒体黑板的效果比较好。
进一步的,在所述调整所述多媒体黑板后,还包括以下步骤:
获取并保存调整后预设板面点对应的所述三维板面点坐标。
由于每次调整多媒体黑板后,预设板面点都可能发生位置移动,为了保证下次调整多媒体黑板时能够获取有效的三维板面点坐标和三维关键坐标,本公开实施例在每次调整后重新计算预设板面点在空间直角坐标系中新的三维板面点坐标。当调整时,通过计算预设板面点调整运动轨迹获取三维板面点坐标。
本公开实施例建立了目标空间的三维模型,在三维模型的基础上通过自适应算法获取学生在教室中的分布区域,并自动控制多媒体黑板的角度,保证了上课学生能够获得较佳的观看多媒体黑板,减少了上课的疲劳感,有助于提高听课的效率。
与本公开提供的第一实施例相对应,本公开还提供了第二实施例,即一种自适应控制多媒体黑板的装置。由于第二实施例基本相似于第一实施例,所以描述得比较简单,相关的部分请参见第一实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。
图6示出了本公开提供的一种自适应控制多媒体黑板的装置的实施例。
请参见图6所示,本公开提供一种自适应控制多媒体黑板的装置,包括:采集目标空间图像单元601,获取人脸区域单元602,获取人脸集合区域单元603,确定集合区域核心坐标单元604,确定三维核心坐标单元605,确定三维板面平面单元606,生成三维关键直线单元607,调整多媒体黑板单元608。
采集目标空间图像单元601,用于通过多媒体黑板的多目摄像头对同一目标空间同时采集目标空间图像;其中,所述多目摄像头水平直线固定在所述多媒体黑板的支撑架上,且所述多目摄像头光轴方向均平行于空间直角坐标系的原水平面;所述空间直角坐标系,包括:原点、水平轴、垂直轴和纵轴,所述原水平面为所述水平轴和所述纵轴确定的平面;
获取人脸区域单元602,用于分别对所述目标空间图像进行人脸检测,获取所述目标空间图像中每张人脸区域;
获取人脸集合区域单元603,用于分析每幅目标空间图像的人脸区域,获取每幅目标空间图像的人脸集合区域;
确定集合区域核心坐标单元604,用于基于每个人脸集合区域确定对应的集合区域核心坐标;
确定三维核心坐标单元605,用于根据至少两幅目标空间图像的集合区域核心坐标确定空间直角坐标系中的三维核心坐标;
确定三维板面平面单元606,用于获取至少三个三维板面点坐标,并基于所述三维板面点坐标确定三维板面平面;所述三维板面点坐标为多媒体黑板板面中预设板面点对应的坐标,其中,预设板面点包括一个预设关键点,所述三维板面点坐标包括预设关键点对应的三维关键坐标;
生成三维关键直线单元607,用于根据三维关键坐标和所述三维核心坐标生成三维关键直线;
调整多媒体黑板单元608,用于基于所述三维关键直线与所述三维板面平面的预设位置关系调整所述多媒体黑板。
可选的,在所述获取人脸集合区域单元603中,包括:
获取间隔距离和关联人脸区域子单元,用于计算所述目标空间图像中每个人脸区域与周边的人脸区域的间隔距离,并获取与所述间隔距离关联的关联人脸区域;
聚合成人脸集合子区域子单元,用于获取所述间隔距离小于或等于预设间隔距离阈值的所述人脸区域和关联人脸区域,并聚合成人脸集合子区域;
获取人脸参数子单元,用于获取所述目标空间图像中人脸区域总数,以及每个人脸集合子区域中所述人脸区域的人脸数量;
计算人脸占有率子单元,用于基于所述人脸区域总数和所述人脸数量分别计算所述人脸集合子区域对应的人脸占有率;
生成所述人脸集合区域子单元,用于确定最大的人脸占有率为初始的人脸占有率和,并从大到小依次计算所述人脸占有率和,当所述人脸占有率和大于或等于预设占有率阈值时,则根据与所述人脸占有率和相关联的所述人脸集合子区域生成所述人脸集合区域。
可选的,所述人脸集合区域为中心对称图形,所述集合区域核心坐标包括所述中心对称图形的平面对称中心坐标;
在所述确定集合区域核心坐标单元604中,包括:
获取平面对称中心坐标子单元,用于分析所述中心对称图形,获取所述中心对称图形的平面对称中心坐标。
可选的,所述预设位置关系包括所述三维关键直线垂直于所述三维板面平面,且相交于所述三维关键坐标;
在所述调整多媒体黑板单元608中,包括:
调整多媒体黑板子单元,用于调整所述多媒体黑板,使所述三维关键直线垂直于所述三维板面平面,且相交于所述三维关键坐标。
可选的,所述装置,还包括:
保存三维板面点坐标单元,用于获取并保存调整后预设板面点对应的所述三维板面点坐标。
可选的,所述装置,还包括:
建立三维模型单元,用于确定所述空间直角坐标系,并根据所述预设板面点确定所述三维板面点坐标,及根据所述预设关键点确定所述三维关键坐标。
可选的,在所述建立三维模型单元中,还包括:
确定原点子单元,用于确定所述多目摄像头拍摄方向上最左边的摄像头为所述空间直角坐标系的原点。
本公开实施例建立了目标空间的三维模型,在三维模型的基础上通过自适应算法获取学生在教室中的分布区域,并自动控制多媒体黑板的角度,保证了上课学生能够获得较佳的观看多媒体黑板,减少了上课的疲劳感,有助于提高听课的效率。
本公开实施例提供了第三实施例,即一种电子设备,该设备用于自适应控制多媒体黑板的方法,所述电子设备,包括:至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如第一实施例所述自适应控制多媒体黑板的方法。
本公开实施例提供了第四实施例,即一种自适应控制多媒体黑板的计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行如第一实施例中所述自适应控制多媒体黑板的方法。
下面参考图7,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图7示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)701,其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储装置708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中,还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
通常,以下装置可以连接至I/O接口705:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置706;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置707;包括例如磁带、硬盘等的存储装置708;以及通信装置709。通信装置709可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置709从网络上被下载和安装,或者从存储装置708被安装,或者从ROM 702被安装。在该计算机程序被处理装置701执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开中所涉及的公开范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外,虽然采用特定次序描绘了各操作,但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下,多任务和并行处理可能是有利的。同样地,虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节,但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地,在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反,上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
Claims (10)
1.一种自适应控制多媒体黑板的方法,其特征在于,包括:
通过多媒体黑板的多目摄像头对同一目标空间同时采集目标空间图像;其中,所述多目摄像头水平直线固定在所述多媒体黑板的支撑架上,且所述多目摄像头光轴方向均平行于空间直角坐标系的原水平面;所述空间直角坐标系,包括:原点、水平轴、垂直轴和纵轴,所述原水平面为所述水平轴和所述纵轴确定的平面;
分别对所述目标空间图像进行人脸检测,获取所述目标空间图像中每张人脸区域;
分析每幅目标空间图像的人脸区域,获取每幅目标空间图像的人脸集合区域;
基于每个人脸集合区域确定对应的集合区域核心坐标;
根据至少两幅目标空间图像的集合区域核心坐标确定空间直角坐标系中的三维核心坐标;
获取至少三个三维板面点坐标,并基于所述三维板面点坐标确定三维板面平面;所述三维板面点坐标为多媒体黑板板面中预设板面点对应的坐标,其中,预设板面点包括一个预设关键点,所述三维板面点坐标包括预设关键点对应的三维关键坐标;
根据三维关键坐标和所述三维核心坐标生成三维关键直线;
基于所述三维关键直线与所述三维板面平面的预设位置关系调整所述多媒体黑板。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分析每幅目标空间图像的人脸区域,获取每幅目标空间图像的人脸集合区域,包括:
计算所述目标空间图像中每个人脸区域与周边的人脸区域的间隔距离,并获取与所述间隔距离关联的关联人脸区域;
获取所述间隔距离小于或等于预设间隔距离阈值的所述人脸区域和关联人脸区域,并聚合成人脸集合子区域;
获取所述目标空间图像中人脸区域总数,以及每个人脸集合子区域中所述人脸区域的人脸数量;
基于所述人脸区域总数和所述人脸数量分别计算所述人脸集合子区域对应的人脸占有率;
确定最大的人脸占有率为初始的人脸占有率和,并按照人脸占有率从大到小的顺序依次累加人脸占有率,以得到人脸占有率和,直至所述人脸占有率和大于或等于预设占有率阈值时,则根据与所述人脸占有率和相关联的所述人脸集合子区域生成所述人脸集合区域。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述人脸集合区域为中心对称图形,所述集合区域核心坐标包括所述中心对称图形的平面对称中心坐标;
所述基于每个人脸集合区域确定对应的集合区域核心坐标,包括:
分析所述中心对称图形,获取所述中心对称图形的平面对称中心坐标。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设位置关系包括所述三维关键直线垂直于所述三维板面平面,且相交于所述三维关键坐标;
所述基于所述三维关键直线与所述三维板面平面的预设位置关系调整所述多媒体黑板,包括:
调整所述多媒体黑板,使所述三维关键直线垂直于所述三维板面平面,且相交于所述三维关键坐标。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述调整所述多媒体黑板后,还包括:
获取并保存调整后预设板面点对应的所述三维板面点坐标。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述采集目标空间图像前,还包括:
确定所述空间直角坐标系,并根据所述预设板面点确定所述三维板面点坐标,及根据所述预设关键点确定所述三维关键坐标。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定所述多目摄像头拍摄方向上最左边的摄像头为所述空间直角坐标系的原点。
8.一种自适应控制多媒体黑板的装置,其特征在于,包括:
采集目标空间图像单元,用于通过多媒体黑板的多目摄像头对同一目标空间同时采集目标空间图像;其中,所述多目摄像头水平直线固定在所述多媒体黑板的支撑架上,且所述多目摄像头光轴方向均平行于空间直角坐标系的原水平面;所述空间直角坐标系,包括:原点、水平轴、垂直轴和纵轴,所述原水平面为所述水平轴和所述纵轴确定的平面;
获取人脸区域单元,用于分别对所述目标空间图像进行人脸检测,获取所述目标空间图像中每张人脸区域;
获取人脸集合区域单元,用于分析每幅目标空间图像的人脸区域,获取每幅目标空间图像的人脸集合区域;
确定集合区域核心坐标单元,用于基于每个人脸集合区域确定对应的集合区域核心坐标;
确定三维核心坐标单元,用于根据至少两幅目标空间图像的集合区域核心坐标确定空间直角坐标系中的三维核心坐标;
确定三维板面平面单元,用于获取至少三个三维板面点坐标,并基于所述三维板面点坐标确定三维板面平面;所述三维板面点坐标为多媒体黑板板面中预设板面点对应的坐标,其中,预设板面点包括一个预设关键点,所述三维板面点坐标包括预设关键点对应的三维关键坐标;
生成三维关键直线单元,用于根据三维关键坐标和所述三维核心坐标生成三维关键直线;
调整多媒体黑板单元,用于基于所述三维关键直线与所述三维板面平面的预设位置关系调整所述多媒体黑板。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010183905.2A CN111401244B (zh) | 2020-03-16 | 2020-03-16 | 自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备 |
US16/845,446 US11017565B1 (en) | 2020-03-16 | 2020-04-10 | Method and device for adaptively controlling multimedia blackboard, medium, and electronic apparatus |
TW109116802A TWI724907B (zh) | 2020-03-16 | 2020-05-20 | 自適應控制多媒體黑板的方法、裝置、電腦可讀取記錄媒體和電子設備 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010183905.2A CN111401244B (zh) | 2020-03-16 | 2020-03-16 | 自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111401244A CN111401244A (zh) | 2020-07-10 |
CN111401244B true CN111401244B (zh) | 2023-06-02 |
Family
ID=71428949
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010183905.2A Active CN111401244B (zh) | 2020-03-16 | 2020-03-16 | 自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11017565B1 (zh) |
CN (1) | CN111401244B (zh) |
TW (1) | TWI724907B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8339394B1 (en) * | 2011-08-12 | 2012-12-25 | Google Inc. | Automatic method for photo texturing geolocated 3-D models from geolocated imagery |
CN108764180A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-06 | Oppo广东移动通信有限公司 | 人脸识别方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN109685043A (zh) * | 2019-02-10 | 2019-04-26 | 北京工商大学 | 基于教室多媒体设备的大学生课堂状态实时监测系统 |
CN110443183A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-12 | 北京大米科技有限公司 | 一种上课状态监测方法、装置、存储介质及服务器 |
WO2020045837A1 (ko) * | 2018-08-28 | 2020-03-05 | 김영대 | 가상 및 증강 현실 강의실에서 인공지능 기능의 자동 장면 전환 기술을 이용한 스마트-원격 강의 방법 및 그 장치 |
Family Cites Families (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10706601B2 (en) * | 2009-02-17 | 2020-07-07 | Ikorongo Technology, LLC | Interface for receiving subject affinity information |
US8164617B2 (en) * | 2009-03-25 | 2012-04-24 | Cisco Technology, Inc. | Combining views of a plurality of cameras for a video conferencing endpoint with a display wall |
JP5107453B1 (ja) * | 2011-08-11 | 2012-12-26 | シャープ株式会社 | 情報処理装置、操作画面表示方法、制御プログラムおよび記録媒体 |
US9077846B2 (en) * | 2012-02-06 | 2015-07-07 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Integrated interactive space |
JP6451225B2 (ja) * | 2014-11-06 | 2019-01-16 | セイコーエプソン株式会社 | 表示装置、プロジェクターおよび表示制御方法 |
TWM508098U (zh) * | 2015-06-16 | 2015-09-01 | Xiang-Xin Zhang | 多媒體電子留言板系統 |
CN108268204A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-07-10 | 诚屏科技股份有限公司 | 电子白板系统及其电子白板与操作方法 |
CN107133611B (zh) * | 2017-06-06 | 2020-07-31 | 南京信息工程大学 | 一种课堂学生点头率识别与统计方法及装置 |
CN209118524U (zh) * | 2018-06-26 | 2019-07-16 | 山东蓝贝易学电子科技有限公司 | 教学装置集成控制盒及多媒体教学设备及智慧教室及组合式教学一体机 |
JP7283037B2 (ja) * | 2018-07-26 | 2023-05-30 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
-
2020
- 2020-03-16 CN CN202010183905.2A patent/CN111401244B/zh active Active
- 2020-04-10 US US16/845,446 patent/US11017565B1/en active Active
- 2020-05-20 TW TW109116802A patent/TWI724907B/zh active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8339394B1 (en) * | 2011-08-12 | 2012-12-25 | Google Inc. | Automatic method for photo texturing geolocated 3-D models from geolocated imagery |
CN108764180A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-06 | Oppo广东移动通信有限公司 | 人脸识别方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
WO2020045837A1 (ko) * | 2018-08-28 | 2020-03-05 | 김영대 | 가상 및 증강 현실 강의실에서 인공지능 기능의 자동 장면 전환 기술을 이용한 스마트-원격 강의 방법 및 그 장치 |
CN109685043A (zh) * | 2019-02-10 | 2019-04-26 | 北京工商大学 | 基于教室多媒体设备的大学生课堂状态实时监测系统 |
CN110443183A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-11-12 | 北京大米科技有限公司 | 一种上课状态监测方法、装置、存储介质及服务器 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11017565B1 (en) | 2021-05-25 |
CN111401244A (zh) | 2020-07-10 |
TW202137048A (zh) | 2021-10-01 |
TWI724907B (zh) | 2021-04-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112929582A (zh) | 一种特效展示方法、装置、设备及介质 | |
US11812152B2 (en) | Method and apparatus for controlling video frame image in live classroom | |
US20210150787A1 (en) | Method and device for inserting image | |
CN111862349A (zh) | 虚拟画笔实现方法、装置和计算机可读存储介质 | |
CN111367485B (zh) | 一种控制组合多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备 | |
CN111401244B (zh) | 自适应控制多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备 | |
CN111415393B (zh) | 一种调节多媒体黑板显示的方法、装置、介质和电子设备 | |
CN112486380B (zh) | 一种显示界面的处理方法、装置、介质和电子设备 | |
CN111369671B (zh) | 一种调整多媒体黑板的方法、装置、介质和电子设备 | |
CN113744379B (zh) | 图像生成方法、装置和电子设备 | |
CN111489428B (zh) | 图像生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN112991147B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN112788426A (zh) | 一种功能显示区的显示方法、装置、介质和电子设备 | |
CN111083518B (zh) | 一种追踪直播目标的方法、装置、介质和电子设备 | |
CN111200705B (zh) | 图像处理方法和装置 | |
CN111354070A (zh) | 一种立体图形生成方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111292245A (zh) | 图像处理方法和装置 | |
CN111445405B (zh) | 图片中人体肩颈处理方法、装置及电子设备 | |
US20240269553A1 (en) | Method, apparatus, electronic device and storage medium for extending reality display | |
CN116563090A (zh) | 特效图像生成方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112698777A (zh) | 一种调整全景智能黑板板面的方法、装置 | |
CN118411487A (zh) | 模型生成方法、装置和电子设备 | |
CN116560767A (zh) | 一种数据展示方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN118034551A (zh) | 显示方法、装置和电子设备 | |
CN118229926A (zh) | 场景对象迁移方法、装置、设备、头戴式显示设备和介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240628 Address after: Room 1208, 12th Floor, Building 1, No. 54 Shijingshan Road, Shijingshan District, Beijing, 100040 Patentee after: Beijing Le'an Operation Management Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: 100040 1206, 12 / F, building 1, yard 54, Shijingshan Road, Shijingshan District, Beijing Patentee before: Ambosihua Intelligent Technology Co.,Ltd. Country or region before: China |