CN117420701B - 一种液晶显示设备防窥控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种液晶显示设备防窥控制方法及系统，涉及智能控制技术，方法包括：当接收到显示内容转换信号，激活截屏插件进行截屏，获得第一截屏图像；对第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标；进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标；激活若干个屏幕分区，获得防窥状态选定分区；将防窥状态选定分区转换为防窥状态直到显示内容发生转换时停止。能够解决现有液晶显示设备人工筛选局部防窥位置的方法存在筛选稳定性和筛选效率较低，导致设备防窥稳定性和防窥质量较差的技术问题，可以提高局部防窥位置筛选的智能化和自动化，从而提高筛选稳定性和筛选效率，进一步提高设备防窥质量和用户体验。
Description
技术领域
本公开涉及智能控制技术，并且更具体地，涉及一种液晶显示设备防窥控制方法及系统。
背景技术
防窥显示屏是一种利用光学技术保护用户隐私的重要技术手段，设备防窥的目的是为了避免用户隐私数据被第三方窃取，提高隐私数据的保护能力。
根据申请号为CN115061299B的专利阐述，可以确定当前较为先进的防窥已经实现了局部防窥筛选，局部防窥的优点在于可以减少传统的全面防窥屏幕容易造成视觉疲劳的缺点。但是目前技术方案的不足在于，由于屏幕的内容识别复杂程度较高，需要人为筛选防窥位置，人为筛选存在疏忽的可能性，导致防窥稳定性较差，若是存在可以自动化筛选局部防窥位置的方案，将会极大地提升用户体验感和隐私数据保护的稳定性。
综上所述，现有的液晶显示设备防窥控制方法存在的不足之处在于：需要进行人为筛选局部防窥位置，导致筛选稳定性和筛选效率较低，造成设备防窥稳定性和防窥质量较差。
发明内容
因此，为了解决上述技术问题，本公开的实施例采用的技术方案如下：
一种液晶显示设备防窥控制方法，应用于液晶显示设备，所述液晶显示设备包括若干个屏幕分区，所述若干个屏幕分区的任意一个屏幕分区具有防窥状态和开放状态，包括以下步骤：当液晶显示设备的显示内容发生转换时，生成显示内容转换信号；当接收到所述显示内容转换信号时，激活截屏插件对所述液晶显示设备进行截屏，获得第一截屏图像；对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标；遍历所述多个显示窗口边缘坐标进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标；基于所述多组隐私内容分布坐标，激活所述若干个屏幕分区，获得防窥状态选定分区，其中，所述若干个屏幕分区的默认状态为开放状态；将所述防窥状态选定分区转换为防窥状态直到所述液晶显示设备的显示内容发生转换时停止。
一种液晶显示设备防窥控制系统，包括：显示内容转换信号生成模块，所述显示内容转换信号生成模块用于当液晶显示设备的显示内容发生转换时，生成显示内容转换信号；第一截屏图像获得模块，所述第一截屏图像获得模块用于当接收到所述显示内容转换信号时，激活截屏插件对所述液晶显示设备进行截屏，获得第一截屏图像；显示窗口边缘坐标获得模块，所述显示窗口边缘坐标获得模块用于对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标；隐私内容分布坐标获得模块，所述隐私内容分布坐标获得模块用于遍历所述多个显示窗口边缘坐标进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标；防窥状态选定分区获得模块，所述防窥状态选定分区获得模块用于基于所述多组隐私内容分布坐标，激活若干个屏幕分区，获得防窥状态选定分区，其中，所述若干个屏幕分区的默认状态为开放状态；防窥状态设定模块，所述防窥状态设定模块用于将所述防窥状态选定分区转换为防窥状态直到所述液晶显示设备的显示内容发生转换时停止。
由于采用了上述技术方法，本公开相对于现有技术来说，取得的技术进步有如下几点：
可以解决现有液晶显示设备人工筛选局部防窥位置的方法存在筛选稳定性和筛选效率较低，导致设备防窥稳定性和防窥质量较差的技术问题。首先，当液晶显示设备的显示内容发生转换时，生成显示内容转换信号；当接收到所述显示内容转换信号时，激活截屏插件对所述液晶显示设备进行截屏，获得第一截屏图像；然后对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标；进一步遍历所述多个显示窗口边缘坐标进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标；基于所述多组隐私内容分布坐标，激活所述若干个屏幕分区，获得防窥状态选定分区，其中，所述若干个屏幕分区的默认状态为开放状态；并将所述防窥状态选定分区转换为防窥状态直到所述液晶显示设备的显示内容发生转换时停止。通过上述方法可以提高局部防窥位置筛选的智能化和自动化，从而提高筛选稳定性和筛选效率，进一步提高设备防窥质量和用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本公开的实施例的技术方案，下面将对实施例的描述中所需要使用的附图作简单的介绍。
图1为本申请提供了一种液晶显示设备防窥控制方法的流程示意图；
图2为本申请提供了一种液晶显示设备防窥控制方法中获得多个显示窗口边缘坐标的流程示意图；
图3为本申请提供了一种液晶显示设备防窥控制系统的结构示意图。
附图标记说明：显示内容转换信号生成模块01、第一截屏图像获得模块02、显示窗口边缘坐标获得模块03、隐私内容分布坐标获得模块04、防窥状态选定分区获得模块05、防窥状态设定模块06。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
基于上述描述，如图1所示，本公开提供了一种液晶显示设备防窥控制方法，应用于液晶显示设备，所述液晶显示设备包括若干个屏幕分区，所述若干个屏幕分区的任意一个屏幕分区具有防窥状态和开放状态，包括：
本申请提供的方法用于对液晶显示设备的局部防窥位置进行自动化筛选，来达到提高局部防窥位置筛选稳定性和筛选效率的目的，从而提高液晶显示设备的防窥稳定性和防窥质量，进一步提升液晶显示设备的用户体验。所述方法用于对液晶显示设备进行智能防窥控制，其中液晶显示设备可根据实际情况自行设置，例如：电脑液晶显示屏、平板液晶屏等；其中所述液晶显示设备包括若干个屏幕分区，且所述若干个屏幕分区的任意一个屏幕分区具有防窥状态和开放状态，其中屏幕分区的数量本领域技术人员可根据液晶显示设备的特性和实际需求进行设置，其中屏幕分区数量越多，则屏幕防窥控制的精准度越高，所述防窥状态是指该屏幕分区进行隐私保护的状态；所述开放状态是指该屏幕分区未进行隐私保护的状态，也是屏幕分区的默认状态。
当液晶显示设备的显示内容发生转换时，生成显示内容转换信号；
在本申请实施例中，首先，通过传感监测设备对液晶显示设备的显示内容进行实时监测，所述传感监测设备内嵌于液晶显示设备内，当监测到液晶显示设备的显示内容发生转换时，则生成显示内容转换信号。通过获得显示内容转换信号，为下一步获取显示图像提供了支持。
当接收到所述显示内容转换信号时，激活截屏插件对所述液晶显示设备进行截屏，获得第一截屏图像；
在本申请实施例中，当接收到所述显示内容转换信号时，激活截屏插件对所述液晶显示设备进行截屏，所述截屏插件内嵌于所述液晶显示设备内，获得第一截屏图像。通过获得第一截屏图像，为下一步进行屏幕分区的防窥状态识别提供了数据支持，其中防窥状态识别用于识别屏幕分区是否需要进行防窥设置。
对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标；
在本申请实施例中，首先，对所述第一截屏图像的展开窗口类型进行识别，并根据展开窗口类型识别结果获取窗口边框图像列表。基于所述窗口边框图像列表，构建窗口识别通道对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，根据识别结果得到多个显示窗口边缘坐标。
在一个实施例中，所述方法还包括：
从所述液晶显示设备接收所述第一截屏图像的展开窗口基础信息，其中，所述展开窗口基础信息包括展开窗口类型列表；
遍历所述展开窗口类型列表，提取窗口边框图像列表；
基于所述窗口边框图像列表，激活窗口识别通道对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得所述多个显示窗口边缘坐标。
在本申请实施例中，首先，接收所述液晶显示设备的所述第一截屏图像的展开窗口基础信息，其中展开窗口是指所述第一截屏图像中存在的已经打开的且不处于最小化状态的程序、网页或APP的显示窗口，例如：微信显示窗口、百度显示窗口等，其中截屏图像中可能存在一个或多个展开窗口，其中所述展开窗口基础信息包括展开窗口类型列表，其中展开窗口类型是指显示窗口对应的网页或程序类型，例如：微信、百度；所述展开窗口类型列表为基于展开窗口类型在所述第一截屏图像中的分布位置所构建，其中包括展开窗口类型和对应的分布位置。
然后依次对所述展开窗口类型列表进行窗口边框提取，获得窗口边框图像列表，其中包括窗口类型和对应的边框图像。基于所述窗口边框图像列表，激活窗口识别通道对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，并根据识别结果获得多个显示窗口边缘坐标。
如图2所示，在一个实施例中，所述方法还包括：
对所述第一截屏图像进行矩形边框分割，获得N个矩形分割图像；
获得所述窗口边框图像列表的第一展开窗口类型的第一窗口边框图像；
激活所述窗口识别通道对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第一矩形分割图像进行比对，获得第一重合度；
在本申请实施例中，首先，基于卷积神经网络构建图像分割通道，其中所述图像分割通道用于对图像中的矩形边框进行识别并提取，可通过样本图像进行监督训练获得，其中所述图像分割通道的输入数据为均带有矩形边框区域的原始图像，输出数据为矩形分割图像。首先获取多个样本图像，所述样本图像包括多个样本原始图像和对应的多个样本矩形分割图像集合；然后根据所述多个样本图像对所述图像分割通道进行监督学习，获得符合预期指标的图像分割通道，其中所述预期指标本领域技术人员可根据实际需求进行设置，例如：分割准确率大于95%。通过构建卷积神经网络模型进行图像分割，可以提高图像分割的效率和准确性。
根据所述图像分割通道对所述第一截屏图像进行矩形边框分割，即对所述第一截屏图像中的矩形边框区域进行识别并提取，得到N个矩形分割图像，其中N为大于1的整数。然后在所述展开窗口类型列表随机选择一展开窗口类型作为第一展开窗口类型，并获取所述第一展开窗口类型在所述窗口边框图像列表中的第一窗口边框图像。进一步激活窗口识别通道对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第一矩形分割图像进行比对，所述第一矩形分割图像为所述N个矩形分割图像中的任意一个，根据比对结果获得第一重合度。
在一个实施例中，所述方法还包括：
所述第一窗口边框图像具有图形菜单集和文字菜单集；
激活所述窗口识别通道，基于所述图形菜单集和所述文字菜单集，对所述第一矩形分割图像进行比对，获得菜单匹配数量比，设为所述第一重合度。
在本申请实施例中，首先，获取所述第一窗口边框图像的图形菜单集和文字菜单集。构建窗口识别通道，其中所述窗口识别通道包括图形菜单识别子通道和文字菜单识别子通道，然后将所述图形菜单集嵌入所述图形菜单识别子通道，将所述文字菜单集嵌入所述文字菜单识别子通道。然后根据所述窗口识别通道对所述第一矩形分割图像的第一图形菜单集和第一文字菜单集进行比对，对相同图形菜单数量和相同文字菜单数量进行统计，获得相同图形菜单个数和相同文字菜单个数，并将所述相同图形菜单个数和所述相同文字菜单个数进行相加，并将两者之和与所述图形菜单集和所述文字菜单集中菜单数量之和的比值作为菜单匹配数量比，并将所述菜单匹配数量比设定为第一重合度。通过获得第一重合度，可以清晰直观地判断出所述第一窗口边框图像与所述第一矩形分割图像的相似程度。
激活所述窗口识别通道对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第N矩形分割图像进行比对，获得第N重合度；
提取所述第一重合度直到第N重合度的最大值的矩形分割图像的边缘坐标，设为第一展开窗口类型边缘坐标，添加进所述多个显示窗口边缘坐标。
在本申请实施例中，激活所述窗口识别通道依次对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第二矩形分割图像、第三矩形分割图像、直到第N矩形分割图像进行比对，获得第二重合度、第三重合度、第N重合度。然后将所述第一重合度直到第N重合度进行重合度大小比对，并将重合度最大值对应的矩形分割图像的边缘坐标设为第一展开窗口类型边缘坐标。
利用获得所述第一展开窗口类型边缘坐标相同的方法依次对所述窗口边框图像列表中的其他窗口边框图像进行边缘坐标匹配，得到多个展开窗口类型边缘坐标，并将所述多个展开窗口类型边缘坐标作为所述多个显示窗口边缘坐标。通过获得多个显示窗口边缘坐标，为下一步进行屏幕分区的防窥控制提供了位置信息支持。
遍历所述多个显示窗口边缘坐标进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标；
在本申请实施例中，基于所述多个显示窗口边缘坐标对窗口的显示内容进行识别，根据显示内容识别结果设定隐私显示窗口，并得到多个隐私显示窗口的隐私内容分布坐标。
在一个实施例中，所述方法还包括：
遍历所述多个显示窗口边缘坐标，获得展开窗口类型标签，其中，所述展开窗口类型标签包括隐私窗口类型标签；
当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签为所述隐私窗口类型标签时，提取第一类型显示窗口分布坐标，添加进所述多组隐私内容分布坐标；
当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签不为所述隐私窗口类型标签时，提取第二类型显示窗口分布坐标进行内容识别，获得所述多组隐私内容分布坐标。
在本申请实施例中，首先，获取多个展开窗口类型，所述展开窗口类型可根据实际情况进行设置，例如：微信、京东、淘宝、百度等；然后通过人工领域专家对所述多个展开窗口类型依次进行隐私重要度评估，其中展开窗口类型的隐私度越大，则隐私重要度评估结果越大，例如：微信的隐私重要度评估结果大于百度的隐私重要度评估结果，得到多个隐私重要度评估结果。获取预设隐私评估阈值，所述预设隐私评估阈值本领域技术人员可根据实际需求进行设置，例如：隐私需求保护较高时，则预设隐私评估阈值较小。然后将所述多个隐私重要度评估结果中大于所述预设隐私评估阈值的隐私重要度评估结果对应的展开窗口类型标记为隐私窗口类型标签；将小于等于所述预设隐私评估阈值的隐私重要度评估结果对应的展开窗口类型标记为开放窗口类型标签。并基于隐私窗口类型标签对应的多个展开窗口类型和开放窗口类型标签对应的多个展开窗口类型构建预设类型标签匹配表。
获取所述多个显示窗口边缘坐标对应的展开窗口类型，并将所述多个展开窗口类型输入所述预设类型标签匹配表中进行类型标签匹配，得到所述多个显示窗口边缘坐标对应的多个展开窗口类型标签，其中所述展开窗口类型标签包括隐私窗口类型标签和开放窗口类型标签。
当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签为所述隐私窗口类型标签时，例如：微信窗口、银行软件窗口等，则提取第一类型显示窗口分布坐标，其中第一类型显示窗口为带有隐私窗口类型标签的展开窗口，并将所述第一类型显示窗口分布坐标标记为隐私内容分布坐标，获得多组隐私内容分布坐标。
当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签不为所述隐私窗口类型标签时，则提取第二类型显示窗口分布坐标进行内容识别，所述第二类型显示窗口分布坐标为带有开放窗口类型标签的展开窗口，得到多组隐私内容分布坐标。
在一个实施例中，所述方法还包括：
调取隐私语句库；
根据所述第二类型显示窗口分布坐标和所述隐私语句库，调取文字识别节点进行内容识别，获得所述多组隐私内容分布坐标；
其中，所述文字识别节点包括第一语义编码通道、第二语义编码通道和语义相似度分析通道，所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道的模型参数完全相同，所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道并行连接于所述语义相似度分析通道之前；
在本申请实施例中，调取隐私语句库，所述隐私语句库可基于大数据技术进行隐私语句检索构建，其中隐私语句包括登录密码、登录账号、登录手机号、银行卡号等。然后根据所述第二类型显示窗口分布坐标和所述隐私语句库，调取文字识别节点对所述第二类型显示窗口分布坐标中展开窗口的显示内容进行识别，并根据识别结果得到多组隐私内容分布坐标。
首先，构建文字识别节点，其中所述文字识别节点包括第一语义编码通道、第二语义编码通道和语义相似度分析通道，其中所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道的模型参数完全相同，且所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道并行连接于所述语义相似度分析通道之前。
在一个实施例中，所述方法还包括：
构建语义编码词典，其中，所述语义编码词典具有一一对应的语义编码和文字信息；
采集待编码文字数据集，将所述语义编码词典设为语义编码通道的编码标准进行无监督训练，获得所述第一语义编码通道或所述第二语义编码通道，其中，所述语义编码通道为卷积神经网络拓扑结构；
构建语义相似度评估函数：
；
；
；
其中，A表征第一语义编码通道的输出编码向量，B表征第二语义编码通道的输出编码向量，表征第一语义编码通道的输出编码向量的第i个编码，/>表征第二语义编码通道的输出编码向量的第j个编码，L为第一语义编码通道的输出编码向量的编码总数，M为第二语义编码通道的输出编码向量的编码总数，/>表征A向量和B向量的相似度，表征A向量的编码和B向量的编码重合的数量；
根据所述语义相似度评估函数，构建所述语义相似度分析通道。
在本申请实施例中，首先，基于大数据技术，以语义编码为检索条件进行信息检索，获得多个文字信息和多个语义编码，其中所述文字信息和所述语义编码具有一一对应的关系，然后基于所述文字信息和所述语义编码的对应关系，以多个文字信息和多个语义编码为内容数据，构建语义编码词典。
基于卷积神经网络构建第一语义编码通道和第二语义编码通道，其中所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道的模型参数完全相同，并将所述语义编码词典嵌入所述第二语义编码通道内。基于大数据采集待编码文字数据集，并将所述待编码文字数据集作为所述第二语义编码通道的样本训练数据，将所述语义编码词典设为第二语义编码通道的编码标准，根据所述样本训练数据对所述第二语义编码通道进行无监督训练，获取预设训练完成指标，所述预设训练完成指标可基于实际需求进行设置，例如：设置预设训练完成指标为语义编码准确率98%，直到语义编码通道的语义编码准确率大于所述预设训练完成指标时，获得训练完成的第二语义编码通道。
构建语义相似度评估函数：
；
；
；
在所述语义相似度评估函数中，A表征第一语义编码通道的输出编码向量；B表征第二语义编码通道的输出编码向量；表征第一语义编码通道的输出编码向量的第i个编码，其中所述第i个编码为第一语义编码通道的输出编码向量中的任意一个编码；/>表征第二语义编码通道的输出编码向量的第j个编码，其中所述第j个编码为第二语义编码通道的输出编码向量中的任意一个编码；L为第一语义编码通道的输出编码向量的编码总数；M为第二语义编码通道的输出编码向量的编码总数；/>表征A向量和B向量的相似度，表征A向量的编码和B向量的编码重合的数量。通过构建语义相似度评估函数，可以清晰准确计算出语义之间的相似度，同时可以提高语义相似度评估的准确率和效率，从而提高隐私内容分布坐标设定的准确性。
最后将所述语义相似度评估函数嵌入语义相似度分析通道内，获得所述语义相似度分析通道。
激活所述第一语义编码通道，接收所述第二类型显示窗口分布坐标的扫描文字信息进行编码，获得第一语义编码向量；
激活所述第二语义编码通道，接收所述隐私语句库的第一隐私语句进行编码，获得第二语义编码向量；
激活所述语义相似度分析通道，对所述第一语义编码向量和所述第二语义编码向量进行相似度分析，生成第一语义相似度；
当所述第一语义相似度大于或等于语义相似度阈值，根据所述扫描文字信息，获得所述多组隐私内容分布坐标。
在本申请实施例中，首先，激活所述第一语义编码通道，接收所述第二类型显示窗口分布坐标的扫描文字信息并进行编码，获得第一语义编码向量；激活所述第二语义编码通道，接收所述隐私语句库的第一隐私语句进行编码，获得第二语义编码向量；进一步激活所述语义相似度分析通道，将所述第一语义编码向量和所述第二语义编码向量同时输入所述语义相似度分析通道，并通过所述语义相似度分析通道内嵌的语义相似度评估函数对所述第一语义编码向量和所述第二语义编码向量进行相似度分析，输出第一语义相似度。
获取语义相似度阈值，所述语义相似度阈值本领域技术人员可根据实际需求进行设置，其中隐私保护需求越高，则语义相似度阈值越低，例如：设置语义相似度阈值为70%。然后根据所述语义相似度阈值对所述第一语义相似度进行判断，当所述第一语义相似度大于或等于语义相似度阈值时，则将所述第一语义相似度的扫描文字信息对应的第二类型显示窗口分布坐标设定为隐私内容分布坐标，获得多组隐私内容分布坐标。例如：当第二类型显示窗口的展开窗口为游戏界面或娱乐界面时，此时隐私度较低；但是在游戏界面或娱乐界面进行界面登录时，此时登录界面存在登录密码等个人信息，隐私度较高，因此需要将游戏界面的登录界面设置为隐私界面。
通过构建文字识别节点对隐私程度较低的展开窗口进行显示内容识别，并根据显示内容的隐私程度设置隐私内容分布坐标，可以提高隐私内容分布坐标设定的准确性，从而进一步提高隐私内容保护的准确性和全面性。
基于所述多组隐私内容分布坐标，激活所述若干个屏幕分区，获得防窥状态选定分区，其中，所述若干个屏幕分区的默认状态为开放状态；
在本申请实施例中，所述若干个屏幕分区的默认状态为开放状态，首先，对所述多组隐私内容分布坐标中包含的若干个屏幕分区进行激活，即将具有隐私内容分布坐标的屏幕分区设为防窥状态分区，获得防窥状态选定分区。然后对所述防窥状态选定分区进行数量统计，并计算获得屏幕防窥比例，其中所述屏幕防窥比例为防窥状态选定分区的屏幕分区数量与屏幕分区总数量的比值。
获取预设屏幕防窥比例阈值，所述预设屏幕防窥比例阈值本领域技术人员可根据实际情况进行设置。当所述屏幕防窥比例大于等于所述预设屏幕防窥比例阈值时，则将所述液晶显示设备设置为全屏防窥状态；当所述屏幕防窥比例小于所述预设屏幕防窥比例阈值时，则按照所述防窥状态选定分区对所述液晶显示设备进行局部防窥设置。通过按照屏幕防窥比例设置不同的防窥模式，可以更大程度地保护用户隐私，提高隐私数据保护的稳定性。
将所述防窥状态选定分区转换为防窥状态直到所述液晶显示设备的显示内容发生转换时停止。
在本申请实施例中，当液晶显示设备为局部防窥模式时，将所述防窥状态选定分区转换为防窥状态，直到所述液晶显示设备的显示内容发生转换，即重新接收到显示内容转换信号时，则停止本次局部防窥设置，并利用相同的方法对更新的显示内容进行屏幕防窥设置。
通过上述方法可以解决现有液晶显示设备人工筛选局部防窥位置的方法存在筛选稳定性和筛选效率较低，导致设备防窥稳定性和防窥质量较差的技术问题，可以提高局部防窥位置筛选的智能化和自动化，从而提高筛选稳定性和筛选效率，进一步提高设备防窥质量和用户体验。
在一个实施例中，如图3所示提供了一种液晶显示设备防窥控制系统，包括：显示内容转换信号生成模块01、第一截屏图像获得模块02、显示窗口边缘坐标获得模块03、隐私内容分布坐标获得模块04、防窥状态选定分区获得模块05、防窥状态设定模块06、其中：
显示内容转换信号生成模块01，所述显示内容转换信号生成模块01用于当液晶显示设备的显示内容发生转换时，生成显示内容转换信号；
第一截屏图像获得模块02，所述第一截屏图像获得模块02用于当接收到所述显示内容转换信号时，激活截屏插件对所述液晶显示设备进行截屏，获得第一截屏图像；
显示窗口边缘坐标获得模块03，所述显示窗口边缘坐标获得模块03用于对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标；
隐私内容分布坐标获得模块04，所述隐私内容分布坐标获得模块04用于遍历所述多个显示窗口边缘坐标进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标；
防窥状态选定分区获得模块05，所述防窥状态选定分区获得模块05用于基于所述多组隐私内容分布坐标，激活若干个屏幕分区，获得防窥状态选定分区，其中，所述若干个屏幕分区的默认状态为开放状态；
防窥状态设定模块06，所述防窥状态设定模块06用于将所述防窥状态选定分区转换为防窥状态直到所述液晶显示设备的显示内容发生转换时停止。
在一个实施例中，所述系统还包括：
展开窗口基础信息接收模块，所述展开窗口基础信息接收模块用于从所述液晶显示设备接收所述第一截屏图像的展开窗口基础信息，其中，所述展开窗口基础信息包括展开窗口类型列表；
窗口边框图像列表提取模块，所述窗口边框图像列表提取模块用于遍历所述展开窗口类型列表，提取窗口边框图像列表；
显示窗口识别模块，所述显示窗口识别模块用于基于所述窗口边框图像列表，激活窗口识别通道对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得所述多个显示窗口边缘坐标。
在一个实施例中，所述系统还包括：
矩形分割图像获得模块，所述矩形分割图像获得模块用于对所述第一截屏图像进行矩形边框分割，获得N个矩形分割图像；
第一窗口边框图像获得模块，所述第一窗口边框图像获得模块用于获得所述窗口边框图像列表的第一展开窗口类型的第一窗口边框图像；
第一重合度获得模块，所述第一重合度获得模块用于激活所述窗口识别通道对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第一矩形分割图像进行比对，获得第一重合度；
第N重合度获得模块，所述第N重合度获得模块用于激活所述窗口识别通道对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第N矩形分割图像进行比对，获得第N重合度；
边缘坐标提取模块，所述边缘坐标提取模块用于提取所述第一重合度直到第N重合度的最大值的矩形分割图像的边缘坐标，设为第一展开窗口类型边缘坐标，添加进所述多个显示窗口边缘坐标。
在一个实施例中，所述系统还包括：
第一窗口边框图像模块，所述第一窗口边框图像模块是指所述第一窗口边框图像具有图形菜单集和文字菜单集；
第一重合度设定模块，所述第一重合度设定模块用于激活所述窗口识别通道，基于所述图形菜单集和所述文字菜单集，对所述第一矩形分割图像进行比对，获得菜单匹配数量比，设为所述第一重合度。
在一个实施例中，所述系统还包括：
展开窗口类型标签获得模块，所述展开窗口类型标签获得模块用于遍历所述多个显示窗口边缘坐标，获得展开窗口类型标签，其中，所述展开窗口类型标签包括隐私窗口类型标签；
第一类型显示窗口分布坐标提取模块，所述第一类型显示窗口分布坐标提取模块用于当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签为所述隐私窗口类型标签时，提取第一类型显示窗口分布坐标，添加进所述多组隐私内容分布坐标；
内容识别模块，所述内容识别模块用于当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签不为所述隐私窗口类型标签时，提取第二类型显示窗口分布坐标进行内容识别，获得所述多组隐私内容分布坐标。
在一个实施例中，所述系统还包括：
隐私语句库调取模块，所述隐私语句库调取模块用于调取隐私语句库；
内容识别模块，所述内容识别模块用于根据所述第二类型显示窗口分布坐标和所述隐私语句库，调取文字识别节点进行内容识别，获得所述多组隐私内容分布坐标；
文字识别节点模块，所述文字识别节点模块是指其中，所述文字识别节点包括第一语义编码通道、第二语义编码通道和语义相似度分析通道，所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道的模型参数完全相同，所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道并行连接于所述语义相似度分析通道之前；
第一语义编码向量获得模块，所述第一语义编码向量获得模块用于激活所述第一语义编码通道，接收所述第二类型显示窗口分布坐标的扫描文字信息进行编码，获得第一语义编码向量；
第二语义编码向量获得模块，所述第二语义编码向量获得模块用于激活所述第二语义编码通道，接收所述隐私语句库的第一隐私语句进行编码，获得第二语义编码向量；
第一语义相似度生成模块，所述第一语义相似度生成模块用于激活所述语义相似度分析通道，对所述第一语义编码向量和所述第二语义编码向量进行相似度分析，生成第一语义相似度；
隐私内容分布坐标获得模块，所述隐私内容分布坐标获得模块用于当所述第一语义相似度大于或等于语义相似度阈值，根据所述扫描文字信息，获得所述多组隐私内容分布坐标。
在一个实施例中，所述系统还包括：
语义编码词典构建模块，所述语义编码词典构建模块用于构建语义编码词典，其中，所述语义编码词典具有一一对应的语义编码和文字信息；
语义编码通道获得模块，所述语义编码通道获得模块用于采集待编码文字数据集，将所述语义编码词典设为语义编码通道的编码标准进行无监督训练，获得所述第一语义编码通道或所述第二语义编码通道，其中，所述语义编码通道为卷积神经网络拓扑结构；
语义相似度评估函数构建模块，所述语义相似度评估函数构建模块用于构建语义相似度评估函数：
；
；
；/>
函数参数模块，所述函数参数模块是指其中，A表征第一语义编码通道的输出编码向量，B表征第二语义编码通道的输出编码向量，表征第一语义编码通道的输出编码向量的第i个编码，/>表征第二语义编码通道的输出编码向量的第j个编码，L为第一语义编码通道的输出编码向量的编码总数，M为第二语义编码通道的输出编码向量的编码总数，表征A向量和B向量的相似度，/>表征A向量的编码和B向量的编码重合的数量；
语义相似度分析通道构建模块，所述语义相似度分析通道构建模块用于根据所述语义相似度评估函数，构建所述语义相似度分析通道。
综上所述，与现有技术相比，本公开的实施例具有以下技术效果：
（1）通过根据屏幕显示内容对液晶显示设备的若干个屏幕分区进行智能防窥设置，可以提高局部防窥位置筛选的智能化和自动化，从而提高筛选稳定性和筛选效率，进一步提高设备防窥质量和用户体验。
（2）通过构建语义相似度评估函数，可以清晰准确计算出语义之间的相似度，同时可以提高语义相似度评估的准确率和效率，从而提高隐私内容分布坐标设定的准确性。
（3）通过构建文字识别节点对隐私程度较低的展开窗口进行显示内容识别，并根据显示内容的隐私程度设置隐私内容分布坐标，可以提高隐私内容分布坐标设定的准确性，从而进一步提高隐私内容保护的准确性和全面性。
（4）通过按照屏幕防窥比例设置不同的防窥模式，可以更大程度地保护用户隐私，提高隐私数据保护的稳定性。
以上所述实施例仅表达了本公开的几种实施方式，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。因此，在不脱离如由所附权利要求限定的本公开构思的范围的情况下，本领域普通技术人员可做出各种类型的替换、修改和变更，并且这些替换、修改和变更都属于本公开的保护范围。
Claims (6)
1.一种液晶显示设备防窥控制方法，其特征在于，应用于液晶显示设备，所述液晶显示设备包括若干个屏幕分区，所述若干个屏幕分区的任意一个屏幕分区具有防窥状态和开放状态，包括：
当液晶显示设备的显示内容发生转换时，生成显示内容转换信号；
当接收到所述显示内容转换信号时，激活截屏插件对所述液晶显示设备进行截屏，获得第一截屏图像；
对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标；
遍历所述多个显示窗口边缘坐标进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标；
基于所述多组隐私内容分布坐标，激活所述若干个屏幕分区，获得防窥状态选定分区，其中，所述若干个屏幕分区的默认状态为开放状态；
将所述防窥状态选定分区转换为防窥状态直到所述液晶显示设备的显示内容发生转换时停止；
其中，对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标，包括：
从所述液晶显示设备接收所述第一截屏图像的展开窗口基础信息，其中，所述展开窗口基础信息包括展开窗口类型列表；
遍历所述展开窗口类型列表，提取窗口边框图像列表；
基于所述窗口边框图像列表，激活窗口识别通道对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得所述多个显示窗口边缘坐标；
其中，基于所述窗口边框图像列表，激活窗口识别通道对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得所述多个显示窗口边缘坐标，包括：
对所述第一截屏图像进行矩形边框分割，获得N个矩形分割图像；
获得所述窗口边框图像列表的第一展开窗口类型的第一窗口边框图像；
激活所述窗口识别通道对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第一矩形分割图像进行比对，获得第一重合度；
激活所述窗口识别通道对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第N矩形分割图像进行比对，获得第N重合度；
提取所述第一重合度直到第N重合度的最大值的矩形分割图像的边缘坐标，设为第一展开窗口类型边缘坐标，添加进所述多个显示窗口边缘坐标。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，激活所述窗口识别通道对所述第一窗口边框图像和所述N个矩形分割图像的第一矩形分割图像进行比对，获得第一重合度，包括：
所述第一窗口边框图像具有图形菜单集和文字菜单集；
激活所述窗口识别通道，基于所述图形菜单集和所述文字菜单集，对所述第一矩形分割图像进行比对，获得菜单匹配数量比，设为所述第一重合度。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，遍历所述多个显示窗口边缘坐标进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标，包括：
遍历所述多个显示窗口边缘坐标，获得展开窗口类型标签，其中，所述展开窗口类型标签包括隐私窗口类型标签；
当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签为所述隐私窗口类型标签时，提取第一类型显示窗口分布坐标，添加进所述多组隐私内容分布坐标；
当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签不为所述隐私窗口类型标签时，提取第二类型显示窗口分布坐标进行内容识别，获得所述多组隐私内容分布坐标。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述多个显示窗口边缘坐标的所述展开窗口类型标签不为所述隐私窗口类型标签时，提取第二类型显示窗口分布坐标进行内容识别，获得所述多组隐私内容分布坐标，包括：
调取隐私语句库；
根据所述第二类型显示窗口分布坐标和所述隐私语句库，调取文字识别节点进行内容识别，获得所述多组隐私内容分布坐标；
其中，所述文字识别节点包括第一语义编码通道、第二语义编码通道和语义相似度分析通道，所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道的模型参数完全相同，所述第一语义编码通道和所述第二语义编码通道并行连接于所述语义相似度分析通道之前；
激活所述第一语义编码通道，接收所述第二类型显示窗口分布坐标的扫描文字信息进行编码，获得第一语义编码向量；
激活所述第二语义编码通道，接收所述隐私语句库的第一隐私语句进行编码，获得第二语义编码向量；
激活所述语义相似度分析通道，对所述第一语义编码向量和所述第二语义编码向量进行相似度分析，生成第一语义相似度；
当所述第一语义相似度大于或等于语义相似度阈值，根据所述扫描文字信息，获得所述多组隐私内容分布坐标。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第二类型显示窗口分布坐标和所述隐私语句库，调取文字识别节点进行内容识别，获得所述多组隐私内容分布坐标，之前还包括：
构建语义编码词典，其中，所述语义编码词典具有一一对应的语义编码和文字信息；
采集待编码文字数据集，将所述语义编码词典设为语义编码通道的编码标准进行无监督训练，获得所述第一语义编码通道或所述第二语义编码通道，其中，所述语义编码通道为卷积神经网络拓扑结构；
构建语义相似度评估函数：
A＝(x1,x2,…xi,..xL)；
B＝(y1,y2,…yj,..yM)；
其中，A表征第一语义编码通道的输出编码向量，B表征第二语义编码通道的输出编码向量，xi表征第一语义编码通道的输出编码向量的第i个编码，yj表征第二语义编码通道的输出编码向量的第j个编码，L为第一语义编码通道的输出编码向量的编码总数，M为第二语义编码通道的输出编码向量的编码总数，SIM(A,B)表征A向量和B向量的相似度，表征A向量的编码和B向量的编码重合的数量；
根据所述语义相似度评估函数，构建所述语义相似度分析通道。
6.一种液晶显示设备防窥控制系统，其特征在于，用于执行权利要求1-5中所述的一种液晶显示设备防窥控制方法中任意一项方法的步骤，包括：
显示内容转换信号生成模块，所述显示内容转换信号生成模块用于当液晶显示设备的显示内容发生转换时，生成显示内容转换信号；
第一截屏图像获得模块，所述第一截屏图像获得模块用于当接收到所述显示内容转换信号时，激活截屏插件对所述液晶显示设备进行截屏，获得第一截屏图像；
显示窗口边缘坐标获得模块，所述显示窗口边缘坐标获得模块用于对所述第一截屏图像进行显示窗口识别，获得多个显示窗口边缘坐标；
隐私内容分布坐标获得模块，所述隐私内容分布坐标获得模块用于遍历所述多个显示窗口边缘坐标进行内容识别，获得多组隐私内容分布坐标；
防窥状态选定分区获得模块，所述防窥状态选定分区获得模块用于基于所述多组隐私内容分布坐标，激活若干个屏幕分区，获得防窥状态选定分区，其中，所述若干个屏幕分区的默认状态为开放状态；
防窥状态设定模块，所述防窥状态设定模块用于将所述防窥状态选定分区转换为防窥状态直到所述液晶显示设备的显示内容发生转换时停止。
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