CN117079110A - 一种基于diffusion的文旅图像视频系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于图像视频管理技术领域，具体是一种基于diffusion的文旅图像视频系统及方法，其中，基于diffusion的文旅图像视频系统包括服务器、用户注册登录模块、扩散模型生成优化模块、图像视频处理模块以及处理监管分析模块；本发明通过扩散模型生成优化模块生成专用于文旅图像视频的扩散模型，并在使用过程中对扩散模型进行不断优化，以保证其使用性能，图像视频处理模块使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理，并对处理后的图像或视频进行微调，处理效果得以满足专业需求，且通过进行处理效率、周期性运行状况以及口碑状况的有效分析并反馈预警，有利于管理人员及时且针对性地作出相应改善措施，保证系统的稳定高效运行和全面推广。
Description
技术领域
本发明涉及图像视频管理技术领域，具体是一种基于diffusion的文旅图像视频系统及方法。
背景技术
文旅图像视频是指通过拍摄和制作与文化旅游相关的图像和视频，来展示和宣传旅游景点、文化遗产、人文景观等内容的影像作品，这些作品通常以美丽的画面、生动的情节和丰富的文化内涵吸引观众，使他们对旅游目的地有更深入的了解和认识；
现有文旅图像视频系统通常缺乏对图像视频内容的深度理解，尤其在处理文旅图像视频时，由于其内容的丰富性和多样性，系统处理效果往往不能满足专业需求，且系统在使用过程中难以进行处理效率、周期性运行状况以及口碑状况的有效分析并反馈预警，不利于管理人员及时且针对性的作出相应改善措施，无法保证系统的稳定高效运行和全面推广；
针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于diffusion的文旅图像视频系统及方法，解决了现有技术处理效果不能满足专业需求，且在使用过程中难以进行处理效率、周期性运行状况以及口碑状况的有效分析并反馈预警，不利于管理人员及时且针对性作出相应改善措施的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于diffusion的文旅图像视频系统，包括服务器、用户注册登录模块、扩散模型生成优化模块、图像视频处理模块以及处理监管分析模块；用户注册登录模块用于进行用户的注册，将注册成功的用户标记为注册用户，且在注册用户进行登录时对其进行身份验证，在对应注册用户身份验证无误时使其成功登录；扩散模型生成优化模块用于生成专用于文旅图像视频的扩散模型，并在使用过程中对扩散模型进行不断优化，服务器对该扩散模型进行存储；
图像视频处理模块用于接收注册用户发送的文旅图像或视频，并使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理，得到处理后的图像或视频，且根据对应注册用户的调整和需求，对处理后的图像或视频进行微调，以及向注册用户输出最终的图像或视频；处理监管分析模块用于将检测时段的图像视频处理状况进行分析，据此以判断处理效率是否符合要求，并生成处理监管不合格信号或处理监管合格信号，且将处理监管不合格信号经服务器发送至管理终端。
进一步的，扩散模型生成模块的模型生成过程具体如下：
数据收集：采集大量与特定文旅景点相关的图像和视频数据，包括从不同角度和在不同时间拍摄的照片和视频；对这些数据进行预处理，包括图像的尺寸调整、色彩空间转换和归一化处理；
模型选择：选择适合于文旅图像和视频生成的扩散模型，包括U-Net和GAN；
数据输入：将预处理后的图像和视频数据输入到扩散模型中，该过程使用随机噪声信号作为起始点，并逐步调整和优化图像或视频的外观；
模型训练：使用训练数据对扩散模型进行训练，在每个训练步骤中，模型根据当前的状态进行预测，生成一个新的更稳定的图像或视频帧，并将生成的图像或视频帧与实际的目标图像或视频帧进行比较，计算损失并进行反向传播和参数更新；
模型优化：在训练过程中，根据实际需求对模型进行优化，包括调整模型的参数、改变网络结构和增加正则化项；
模型评估：在训练完成后得到专用于文旅图像视频的扩散模型，使用测试数据对扩散模型进行评估，检查扩散模型的性能和生成结果的质量，若结果不满足要求，则重新进行训练或调整扩散模型的参数。
进一步的，图像视频处理模块使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理的具体过程如下：
初始化：将输入的文旅图像或视频作为初始状态；
添加噪声：在图像或视频的每个像素或帧上添加随机的高斯噪声；
去噪：通过深度学习网络对添加了噪声的图像或视频进行去噪处理，得到去噪后的图像或视频；
重复扩散：将去噪后的图像或视频作为下一次扩散的初始状态，重复进行添加噪声和去噪操作，直到达到预设的扩散次数；
输出结果：将最终的扩散结果作为处理后的图像或视频输出。
进一步的，图像视频处理模块对处理后的图像或视频进行微调时，微调操作包括调整图像或视频的色彩、裁剪和缩放、调整清晰度和细节以及添加特效；
其中，在调整图像或视频的色彩时，对处理后的图像或视频的色彩进行调整，包括调整亮度、对比度和色温参数，使得图像或视频的色彩更加符合需求；在进行裁剪和缩放时，根据需要对处理后的图像或视频进行裁剪和缩放，选取所需要的部分并进行尺寸的调整；
在调整清晰度和细节时，通过深度学习网络对处理后的图像或视频进行清晰度和细节的调整，以使图像或视频更加清晰且细节更加丰富；在添加特效时，根据需要进行特效添加，包括模糊、锐化和色彩增强。
进一步的，处理监管分析模块的具体运行过程包括：
采集到检测时段每次进行图像视频处理的开始时刻和结束时刻并分别标记为处始时刻和处末时刻，将处末时刻和处始时刻分别进行时间差计算得到单次处理时长，将所有单次处理时长进行求和计算并取均值以得到处时值；将单次处理时长与预设单次处理时长阈值进行数值比较，若单次处理时长超过预设单次处理时长阈值，则将对应处理过程标记为低流畅处理过程；
获取到监管周期内进行图像视频处理的总次数和进行低流畅处理过程的次数并将其分别标记为处频值和低流畅处理频率，将低流畅处理频率与处频值进行比值计算得到低流畅数据；将低流畅数据与处时值进行数值计算得到处表值，将处表值与预设处表阈值进行数值比较，若处表值超过预设处表阈值，则生成处理监管不合格信号，且将处理监管不合格频率加一并存储；若处表值未超过预设处表阈值，则生成处理监管合格信号，且将处理监管合格频率加一并存储。
进一步的，服务器与周期性决策分析模块通信连接，周期性决策分析模块用于设定图像视频管理周期，并将系统运行状况进行决策分析，据此以生成周期性决策正常信号或周期性决策异常信号，且将周期性决策异常信号经服务器发送至管理终端；周期性决策分析模块的具体运行过程包括：
采集到图像视频管理周期的处理监管合格频率和处理监管不合格频率，将处理监管不合格频率与处理监管合格频率进行比值计算得到处理监管不合格系数，将处理监管不合格系数与处理监管不合格频率进行数值计算得到处理监管值；将处理监管值与预设处理监管阈值进行数值比较，若处理监管值超过预设处理监管阈值，则生成周期性决策异常信号；
若处理监管值未超过预设处理监管阈值，则采集到系统无响应频率以及每次无响应持续时长，将所有无响应持续时长进行求和计算得到无响应持时值；将无响应持续时长与预设无响应持续时长阈值进行数值比较，若无响应持续时长超过预设无响应持续时长阈值，则将对应无响应持续时长标记为高影响时长；将高影响时长的数量与系统无响应频率进行比值计算得到高影响频率，将高影响频率、系统无响应频率和无响应持时值进行数值计算得到周期决策值；将周期决策值与预设周期决策阈值进行数值比较，若周期决策值超过预设周期决策阈值，则生成周期性决策异常信号；若周期决策值未超过预设周期决策阈值，则生成周期性决策正常信号。
进一步的，服务器与口碑综合评估模块通信连接，周期性决策分析模块通过服务器将周期性决策正常信号发送至口碑综合评估模块，口碑综合评估模块接收到周期性决策正常信号时进行口碑综合评估分析，据此以生成口碑综合评估合格信号或口碑综合评估不合格信号，将口碑综合评估不合格信号经服务器发送至管理终端；口碑综合评估分析的分析过程包括：
采集到图像视频管理周期内的注册用户增长值，以及采集到每位注册用户在图像视频管理周期内的使用时长，将使用时长与预设使用时长阈值进行数值比较，若使用时长超过预设使用时长阈值，则将对应注册用户标记为活跃用户，若使用时长未超过预设使用时长阈值，则将对应注册用户标记为非活跃用户；
将活跃用户的数量与非活跃用户的数量进行比值计算得到活跃系数，将活跃系数与注册用户增长值进行数值计算得到活跃趋势值；将活跃趋势值与预设活跃趋势阈值进行数值比较，若活跃趋势值未超过预设活跃趋势阈值，则生成口碑综合评估不合格信号。
进一步的，若活跃趋势值超过预设活跃趋势阈值，则随机选中若干个活跃用户并将选中的活跃用户标记为优选用户；向优选用户发送口碑问卷调查表，并接收对应优选用户反馈的问卷调查结果，且将口碑问卷调查表的发送时刻和反馈时刻进行时间差计算得到反馈时长，将反馈时长未处于预设反馈时长范围内的问卷调查结果剔除，以及将剩余的问卷调查结果标记为待分析对象；
获取到待分析对象的综合评估分以及各个调查项目的评估分，将所有待分析对象中对应调查项目的评估分进行求和计算并取均值得到项目分，将项目分与对应的预设项目分阈值进行数值比较，若项目分未超过预设项目分阈值，则将对应调查项目标记为异常项目；以及将待分析对象的综合评估分与预设综合评估分阈值进行数值比较，若综合评估分未超过预设综合评估分阈值，则将对应待分析对象标记为异常对象；
将异常对象的数量与待分析对象的数量进行比值计算得到异象值，将异常项目的数量标记为异目值，将异象值和异目值进行数值计算得到口碑问卷值；将口碑问卷值与预设口碑问卷阈值进行数值比较，若口碑问卷值超过预设口碑问卷阈值，则生成口碑综合评估不合格信号；若口碑问卷值未超过预设口碑问卷阈值，则生成口碑综合评估合格信号。
进一步的，本发明还提出了一种基于diffusion的文旅图像视频系统的使用方法，该使用方法采用基于diffusion的文旅图像视频系统，包括以下步骤：
步骤一、生成专用于文旅图像视频的扩散模型，并在使用过程中对扩散模型进行不断优化；
步骤二、接收注册用户发送的文旅图像或视频，并使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理，且根据对应注册用户的调整和需求，对处理后的图像或视频进行微调；
步骤三、将检测时段的图像视频处理状况进行分析，据此以生成处理监管不合格信号或处理监管合格信号，且将处理监管不合格信号发送至管理终端。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过扩散模型生成优化模块生成专用于文旅图像视频的扩散模型，并在使用过程中对扩散模型进行不断优化，以保证其使用性能；图像视频处理模块接收注册用户发送的文旅图像或视频，并使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理，得到处理后的图像或视频，且根据对应注册用户的调整和需求，对处理后的图像或视频进行微调，实现对图像视频内容的深度理解，处理效果得以满足专业需求；
2、本发明中，通过将检测时段的图像视频处理状况进行分析，据此以判断处理效率是否符合要求，以便提醒管理人员及时进行追溯检查并根据需要进行模型优化，从而保证后续的处理效率；以及通过将系统运行状况进行决策分析，据此以生成周期性决策正常信号或周期性决策异常信号，以便提醒管理人员及时进行原因调查并作出相应改善措施，从而保证系统后续的稳定且高效运行，且在生成周期性决策正常信号时进行口碑综合评估分析，据此以生成口碑综合评估合格信号或口碑综合评估不合格信号，以便管理人员详细掌握系统口碑状况，从而有助于管理人员进行管理措施调整，有助于保证系统的稳定高效运行和全面推广。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；
图1为本发明中实施例一的系统框图；
图2为本发明中实施例二和实施例三的系统框图；
图3为本发明中实施例四的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一：如图1所示，本发明提出的一种基于diffusion的文旅图像视频系统，包括服务器、用户注册登录模块、扩散模型生成优化模块、图像视频处理模块以及处理监管分析模块，且服务器与用户注册登录模块、扩散模型生成优化模块、图像视频处理模块以及处理监管分析模块均通信连接；需要说明的是，基于diffusion(扩散)的文旅图像视频系统是一种利用深度学习技术来处理和生成图像视频的系统，通常使用一种称为扩散模型(diffusionmodel)的深度学习架构，这种模型可以学习到图像中的复杂分布，并通过迭代地添加高斯噪声来生成新的图像；
用户注册登录模块用于进行用户的注册，将注册成功的用户标记为注册用户，且在注册用户进行登录时对其进行身份验证，身份验证方式包括手机验证码验证、账号密码验证和指纹验证等，在对应注册用户身份验证无误时使其成功登录，否则不允许其登录并提醒其重新进行身份验证；扩散模型生成优化模块用于生成专用于文旅图像视频的扩散模型，并在使用过程中对扩散模型进行不断优化，服务器对该扩散模型进行存储；扩散模型生成模块的模型生成过程具体如下：
数据收集：采集大量与特定文旅景点相关的图像和视频数据，包括从不同角度和在不同时间拍摄的照片和视频；对这些数据进行预处理，包括图像的尺寸调整、色彩空间转换和归一化处理等；
模型选择：选择适合于文旅图像和视频生成的扩散模型，包括U-Net和GAN；其中，U-Net是一种全卷积神经网络，U-Net的架构包括编码器和解码器两部分；GAN是一种生成模型，由生成器G和判别器D组成；
数据输入：将预处理后的图像和视频数据输入到扩散模型中，该过程使用随机噪声信号作为起始点，并逐步调整和优化图像或视频的外观；
模型训练：使用训练数据对扩散模型进行训练，在每个训练步骤中，模型根据当前的状态进行预测，生成一个新的更稳定的图像或视频帧，并将生成的图像或视频帧与实际的目标图像或视频帧进行比较，计算损失并进行反向传播和参数更新；需要说明的是，模型训练需要大量的计算资源和时间，因此采用高性能计算机或云计算服务进行训练；
模型优化：在训练过程中，根据实际需求对模型进行优化，包括调整模型的参数、改变网络结构和增加正则化项等；
模型评估：在训练完成后得到专用于文旅图像视频的扩散模型，使用测试数据对扩散模型进行评估，检查扩散模型的性能和生成结果的质量，若结果不满足要求，则重新进行训练或调整扩散模型的参数。
图像视频处理模块用于接收注册用户发送的文旅图像或视频，并使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理，得到处理后的图像或视频，且根据对应注册用户的调整和需求，对处理后的图像或视频进行微调，以及向注册用户输出最终的图像或视频；其中，微调操作包括调整图像或视频的色彩、裁剪和缩放、调整清晰度和细节以及添加特效；
具体而言，在调整图像或视频的色彩时，对处理后的图像或视频的色彩进行调整，包括调整亮度、对比度和色温等参数，使得图像或视频的色彩更加符合需求；在进行裁剪和缩放时，根据需要对处理后的图像或视频进行裁剪和缩放，选取所需要的部分并进行尺寸的调整；
在调整清晰度和细节时，通过深度学习网络对处理后的图像或视频进行清晰度和细节的调整，以使图像或视频更加清晰且细节更加丰富；在添加特效时，根据需要进行特效添加，包括模糊、锐化和色彩增强等，使得图像或视频更加生动、有趣；通过以上微调方式，可根据用户需求对处理后的图像或视频进行个性化调整，使得最终的图像或视频更加符合用户的需求和喜好，同时，这种微调方式也增加了系统的灵活性和可调性，使得系统能够适应各种不同的文旅图像视频处理需求。
进一步而言，图像视频处理模块使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理的具体过程如下：
初始化：将输入的文旅图像或视频作为初始状态；
添加噪声：在图像或视频的每个像素或帧上添加随机的高斯噪声；
去噪：通过深度学习网络对添加了噪声的图像或视频进行去噪处理，得到去噪后的图像或视频；
重复扩散：将去噪后的图像或视频作为下一次扩散的初始状态，重复进行添加噪声和去噪操作，直到达到预设的扩散次数；
输出结果：将最终的扩散结果作为处理后的图像或视频输出；通过以上处理过程，扩散模型可以生成高质量的文旅图像或视频，并且能够深度理解图像或视频的内容，满足专业需求。
处理监管分析模块用于将检测时段的图像视频处理状况进行分析，据此以判断处理效率是否符合要求，并生成处理监管不合格信号或处理监管合格信号，且将处理监管不合格信号经服务器发送至管理终端，管理终端接收到处理监管不合格信号时进行信号显示并发出相应预警，以便提醒管理人员及时进行追溯检查并根据需要进行模型优化，从而保证后续的处理效率；处理监管分析模块的具体运行过程如下：
采集到检测时段每次进行图像视频处理的开始时刻和结束时刻并分别标记为处始时刻和处末时刻，将处末时刻和处始时刻分别进行时间差计算得到单次处理时长，将所有单次处理时长进行求和计算并取均值以得到处时值；将单次处理时长与预设单次处理时长阈值进行数值比较，若单次处理时长超过预设单次处理时长阈值，表明对应处理过程耗费时间长，处理效率低下，则将对应处理过程标记为低流畅处理过程；
获取到监管周期内进行图像视频处理的总次数和进行低流畅处理过程的次数并将其分别标记为处频值和低流畅处理频率，将低流畅处理频率与处频值进行比值计算得到低流畅数据；通过公式CB＝a1*DL+a2*CS将低流畅数据DL与处时值CS进行数值计算，并将计算结果标记为处表值CB，其中，a1、a2为预设权重系数，a1＞a2＞0；
并且，处表值CB的数值大小与低流畅数据DL以及处时值CS均成正比关系，处表值CB的数值越大，则表明对应检测时段的处理状况越差；将处表值CB与预设处表阈值进行数值比较，若处表值CB超过预设处表阈值，表明对应检测时段的处理状况较差，则生成处理监管不合格信号，且将处理监管不合格频率加一并存储；若处表值CB未超过预设处表阈值，表明对应检测时段的处理状况较好，则生成处理监管合格信号，且将处理监管合格频率加一并存储。
实施例二：如图2所示，本实施例与实施例1的区别在于，服务器与周期性决策分析模块通信连接，周期性决策分析模块用于设定图像视频管理周期，并将系统运行状况进行决策分析，据此以生成周期性决策正常信号或周期性决策异常信号，且将周期性决策异常信号经服务器发送至管理终端，管理终端接收到周期性决策异常信号时进行信号显示并发出相应预警，以便提醒管理人员及时进行原因调查并作出相应改善措施，从而保证系统后续的稳定且高效运行；周期性决策分析模块的具体运行过程如下：
采集到图像视频管理周期的处理监管合格频率和处理监管不合格频率，将处理监管不合格频率与处理监管合格频率进行比值计算得到处理监管不合格系数，将处理监管不合格系数与处理监管不合格频率进行数值计算得到处理监管值；需要说明的是，处理监管值的数值越大，表明图像视频管理周期内的系统处理效率整体而言越低下，系统运行状况越差；将处理监管值与预设处理监管阈值进行数值比较，若处理监管值超过预设处理监管阈值，表明系统运行状况较差，则生成周期性决策异常信号；
若处理监管值未超过预设处理监管阈值，则采集到系统无响应频率(即无响应次数多少的数据量值)以及每次无响应持续时长，将所有无响应持续时长进行求和计算得到无响应持时值；将无响应持续时长与预设无响应持续时长阈值进行数值比较，若无响应持续时长超过预设无响应持续时长阈值，则将对应无响应持续时长标记为高影响时长，将高影响时长的数量与系统无响应频率进行比值计算得到高影响频率；
通过公式ZY＝b1*GP+b2*XW+b3*WX将高影响频率GP、系统无响应频率XW和无响应持时值WX进行数值计算得到周期决策值ZY；其中，b1、b2、b3为预设权重系数，b1、b2、b3的取值均大于零；并且，周期决策值ZY的数值越大，表明系统周期运行状况越差；将周期决策值ZY与预设周期决策阈值进行数值比较，若周期决策值ZY超过预设周期决策阈值，表明系统运行状况较差，则生成周期性决策异常信号；若周期决策值ZY未超过预设周期决策阈值，表明系统运行状况较好，则生成周期性决策正常信号。
实施例三：如图2所示，本实施例与实施例1、实施例2的区别在于，服务器与口碑综合评估模块通信连接，周期性决策分析模块通过服务器将周期性决策正常信号发送至口碑综合评估模块，口碑综合评估模块接收到周期性决策正常信号时进行口碑综合评估分析，据此以生成口碑综合评估合格信号或口碑综合评估不合格信号，将口碑综合评估不合格信号经服务器发送至管理终端，管理终端接收到口碑综合评估不合格信号时进行信号显示并发出相应预警，以便管理人员详细掌握系统口碑状况，从而有助于管理人员进行管理措施调整；口碑综合评估分析的分析过程如下：
采集到图像视频管理周期内的注册用户增长值，其中，注册用户增长值是表示图像视频管理周期内注册用户增长数量大小的数据量值；以及采集到每位注册用户在图像视频管理周期内的使用时长，将使用时长与预设使用时长阈值进行数值比较，若使用时长超过预设使用时长阈值，表明对应注册用户的使用频率较高，则将对应注册用户标记为活跃用户，若使用时长未超过预设使用时长阈值，表明对应注册用户的使用频率较低，则将对应注册用户标记为非活跃用户；
将活跃用户的数量与非活跃用户的数量进行比值计算得到活跃系数，通过公式HQ＝eq1*HY+eq2*YZ将活跃系数HY与注册用户增长值YZ进行数值计算得到活跃趋势值HQ；其中，eq1、eq2为预设权重系数，eq1＞eq2＞0；并且，活跃趋势值HQ的数值越小，表明该系统越不受欢迎，越需要加强推广和性能优化；将活跃趋势值HQ与预设活跃趋势阈值进行数值比较，若活跃趋势值HQ未超过预设活跃趋势阈值，则生成口碑综合评估不合格信号；
若活跃趋势值HQ超过预设活跃趋势阈值，则随机选中若干个活跃用户并将选中的活跃用户标记为优选用户；向优选用户发送口碑问卷调查表，口碑问卷调查表中含有若干个调查项目，并接收对应优选用户反馈的问卷调查结果，且将口碑问卷调查表的发送时刻和反馈时刻进行时间差计算得到反馈时长，将反馈时长与预设反馈时长范围进行数值比较，将反馈时长未处于预设反馈时长范围内的问卷调查结果剔除，以及将剩余的问卷调查结果标记为待分析对象；
获取到待分析对象的综合评估分以及各个调查项目的评估分，需要说明的是，综合评估分的数值越大，表明对应优选用户越认可该系统，且对应调查项目的评估分越高，则表明对应优选用户对相应调查项目的评价越高；将所有待分析对象中对应调查项目的评估分进行求和计算并取均值得到项目分，将项目分与对应的预设项目分阈值进行数值比较，若项目分未超过预设项目分阈值，则将对应调查项目标记为异常项目；以及将待分析对象的综合评估分与预设综合评估分阈值进行数值比较，若综合评估分未超过预设综合评估分阈值，则将对应待分析对象标记为异常对象；
将异常对象的数量与待分析对象的数量进行比值计算得到异象值，将异常项目的数量标记为异目值，通过公式KB＝td1*YX+td2*YM将异象值YX和异目值YM进行数值计算得到口碑问卷值KB；其中，td1、td2为预设权重系数，td1、td2的取值均大于零；并且，口碑问卷值KB的数值越大，表明系统口碑越好；将口碑问卷值KB与预设口碑问卷阈值进行数值比较，若口碑问卷值KB超过预设口碑问卷阈值，表明系统口碑较差，则生成口碑综合评估不合格信号；若口碑问卷值KB未超过预设口碑问卷阈值，表明系统口碑较差，则生成口碑综合评估合格信号。
实施例四：如图3所示，本实施例与实施例1、实施例2、实施例3的区别在于，一种基于diffusion的文旅图像视频系统的使用方法，包括以下步骤：
步骤一、生成专用于文旅图像视频的扩散模型，并在使用过程中对扩散模型进行不断优化；
步骤二、接收注册用户发送的文旅图像或视频，并使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理，且根据对应注册用户的调整和需求，对处理后的图像或视频进行微调；
步骤三、将检测时段的图像视频处理状况进行分析，据此以生成处理监管不合格信号或处理监管合格信号，且将处理监管不合格信号发送至管理终端。
本发明的工作原理：使用时，通过扩散模型生成优化模块生成专用于文旅图像视频的扩散模型，并在使用过程中对扩散模型进行不断优化，以保证其使用性能；图像视频处理模块接收注册用户发送的文旅图像或视频，并使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理，得到处理后的图像或视频，且根据对应注册用户的调整和需求，对处理后的图像或视频进行微调，实现对图像视频内容的深度理解，处理效果得以满足专业需求；以及通过处理监管分析模块将检测时段的图像视频处理状况进行分析，据此以判断处理效率是否符合要求，并生成处理监管不合格信号或处理监管合格信号，以便提醒管理人员及时进行追溯检查并根据需要进行模型优化，从而保证后续的处理效率。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (9)
1.一种基于diffusion的文旅图像视频系统，其特征在于，包括服务器、用户注册登录模块、扩散模型生成优化模块、图像视频处理模块以及处理监管分析模块；用户注册登录模块用于进行用户的注册，将注册成功的用户标记为注册用户，且在注册用户进行登录时对其进行身份验证，在对应注册用户身份验证无误时使其成功登录；扩散模型生成优化模块用于生成专用于文旅图像视频的扩散模型，并在使用过程中对扩散模型进行不断优化，服务器对该扩散模型进行存储；
图像视频处理模块用于接收注册用户发送的文旅图像或视频，并使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理，得到处理后的图像或视频，且根据对应注册用户的调整和需求，对处理后的图像或视频进行微调，以及向注册用户输出最终的图像或视频；处理监管分析模块用于将检测时段的图像视频处理状况进行分析，据此以判断处理效率是否符合要求，并生成处理监管不合格信号或处理监管合格信号，且将处理监管不合格信号经服务器发送至管理终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于diffusion的文旅图像视频系统，其特征在于，扩散模型生成模块的模型生成过程具体如下：
数据收集：采集大量与特定文旅景点相关的图像和视频数据，包括从不同角度和在不同时间拍摄的照片和视频；对这些数据进行预处理，包括图像的尺寸调整、色彩空间转换和归一化处理；
模型选择：选择适合于文旅图像和视频生成的扩散模型，包括U-Net和GAN；
数据输入：将预处理后的图像和视频数据输入到扩散模型中，该过程使用随机噪声信号作为起始点，并逐步调整和优化图像或视频的外观；
模型训练：使用训练数据对扩散模型进行训练，在每个训练步骤中，模型根据当前的状态进行预测，生成一个新的更稳定的图像或视频帧，并将生成的图像或视频帧与实际的目标图像或视频帧进行比较，计算损失并进行反向传播和参数更新；
模型优化：在训练过程中，根据实际需求对模型进行优化，包括调整模型的参数、改变网络结构和增加正则化项；
模型评估：在训练完成后得到专用于文旅图像视频的扩散模型，使用测试数据对扩散模型进行评估，检查扩散模型的性能和生成结果的质量，若结果不满足要求，则重新进行训练或调整扩散模型的参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于diffusion的文旅图像视频系统，其特征在于，图像视频处理模块使用扩散模型对输入的图像或视频进行处理的具体过程如下：
初始化：将输入的文旅图像或视频作为初始状态；
添加噪声：在图像或视频的每个像素或帧上添加随机的高斯噪声；
去噪：通过深度学习网络对添加了噪声的图像或视频进行去噪处理，得到去噪后的图像或视频；
重复扩散：将去噪后的图像或视频作为下一次扩散的初始状态，重复进行添加噪声和去噪操作，直到达到预设的扩散次数；
输出结果：将最终的扩散结果作为处理后的图像或视频输出。
4.根据权利要求3所述的一种基于diffusion的文旅图像视频系统，其特征在于，图像视频处理模块对处理后的图像或视频进行微调时，微调操作包括调整图像或视频的色彩、裁剪和缩放、调整清晰度和细节以及添加特效；
其中，在调整图像或视频的色彩时，对处理后的图像或视频的色彩进行调整，包括调整亮度、对比度和色温参数，使得图像或视频的色彩更加符合需求；在进行裁剪和缩放时，根据需要对处理后的图像或视频进行裁剪和缩放，选取所需要的部分并进行尺寸的调整；
在调整清晰度和细节时，通过深度学习网络对处理后的图像或视频进行清晰度和细节的调整，以使图像或视频更加清晰且细节更加丰富；在添加特效时，根据需要进行特效添加，包括模糊、锐化和色彩增强。
5.根据权利要求1所述的一种基于diffusion的文旅图像视频系统，其特征在于，处理监管分析模块的具体运行过程包括：
采集到检测时段每次进行图像视频处理的开始时刻和结束时刻并分别标记为处始时刻和处末时刻，将处末时刻和处始时刻分别进行时间差计算得到单次处理时长，将所有单次处理时长进行求和计算并取均值以得到处时值；若单次处理时长超过预设单次处理时长阈值，则将对应处理过程标记为低流畅处理过程；
获取到监管周期内进行图像视频处理的总次数和进行低流畅处理过程的次数并将其分别标记为处频值和低流畅处理频率，将低流畅处理频率与处频值进行比值计算得到低流畅数据；将低流畅数据与处时值进行数值计算得到处表值，若处表值超过预设处表阈值，则生成处理监管不合格信号，且将处理监管不合格频率加一并存储；若处表值未超过预设处表阈值，则生成处理监管合格信号，且将处理监管合格频率加一并存储。
6.根据权利要求1所述的一种基于diffusion的文旅图像视频系统，其特征在于，服务器与周期性决策分析模块通信连接，周期性决策分析模块用于设定图像视频管理周期，并将系统运行状况进行决策分析，据此以生成周期性决策正常信号或周期性决策异常信号，且将周期性决策异常信号经服务器发送至管理终端；周期性决策分析模块的具体运行过程包括：
采集到图像视频管理周期的处理监管合格频率和处理监管不合格频率，将处理监管不合格频率与处理监管合格频率进行比值计算得到处理监管不合格系数，将处理监管不合格系数与处理监管不合格频率进行数值计算得到处理监管值；若处理监管值超过预设处理监管阈值，则生成周期性决策异常信号；
若处理监管值未超过预设处理监管阈值，则采集到系统无响应频率以及每次无响应持续时长，将所有无响应持续时长进行求和计算得到无响应持时值；若无响应持续时长超过预设无响应持续时长阈值，则将对应无响应持续时长标记为高影响时长；将高影响时长的数量与系统无响应频率进行比值计算得到高影响频率，将高影响频率、系统无响应频率和无响应持时值进行数值计算得到周期决策值；若周期决策值超过预设周期决策阈值，则生成周期性决策异常信号；若周期决策值未超过预设周期决策阈值，则生成周期性决策正常信号。
7.根据权利要求6所述的一种基于diffusion的文旅图像视频系统，其特征在于，服务器与口碑综合评估模块通信连接，周期性决策分析模块通过服务器将周期性决策正常信号发送至口碑综合评估模块，口碑综合评估模块接收到周期性决策正常信号时进行口碑综合评估分析，据此以生成口碑综合评估合格信号或口碑综合评估不合格信号，将口碑综合评估不合格信号经服务器发送至管理终端；口碑综合评估分析的分析过程包括：
采集到图像视频管理周期内的注册用户增长值，以及采集到每位注册用户在图像视频管理周期内的使用时长，若使用时长超过预设使用时长阈值，则将对应注册用户标记为活跃用户，否则将对应注册用户标记为非活跃用户；
将活跃用户的数量与非活跃用户的数量进行比值计算得到活跃系数，将活跃系数与注册用户增长值进行数值计算得到活跃趋势值；若活跃趋势值未超过预设活跃趋势阈值，则生成口碑综合评估不合格信号。
8.根据权利要求7所述的一种基于diffusion的文旅图像视频系统，其特征在于，若活跃趋势值超过预设活跃趋势阈值，则随机选中若干个活跃用户并将选中的活跃用户标记为优选用户；向优选用户发送口碑问卷调查表，并接收对应优选用户反馈的问卷调查结果，且将口碑问卷调查表的发送时刻和反馈时刻进行时间差计算得到反馈时长，将反馈时长未处于预设反馈时长范围内的问卷调查结果剔除，以及将剩余的问卷调查结果标记为待分析对象；
获取到待分析对象的综合评估分以及各个调查项目的评估分，将所有待分析对象中对应调查项目的评估分进行求和计算并取均值得到项目分，若项目分未超过预设项目分阈值，则将对应调查项目标记为异常项目；若综合评估分未超过预设综合评估分阈值，则将对应待分析对象标记为异常对象；
将异常对象的数量与待分析对象的数量进行比值计算得到异象值，将异常项目的数量标记为异目值，将异象值和异目值进行数值计算得到口碑问卷值；若口碑问卷值超过预设口碑问卷阈值，则生成口碑综合评估不合格信号；反之则生成口碑综合评估合格信号。
9.一种基于diffusion的文旅图像视频系统的使用方法，其特征在于，该使用方法采用如权利要求1-8任意一项所述的基于diffusion的文旅图像视频系统。
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|---|---|---|---|---|
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