基于智慧校园管理平台的数据传输方法技术

本发明专利技术涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种基于智慧校园管理平台的数据传输方法，包括获取每秒校园视频的连续帧的图像，对图像中的目标区域进行标记并获取灰度图像；获取优质图像的实际权重和劣质图像的实际权重；获取每张优质图像中目标区域的占比系数和劣质图像中目标区域的占比系数；获取优质图像/劣质图像目标区域中每个像素点的传输权重值，并获取优质图像/劣质图像中其他区域中每个像素点的传输权重值；获取每张劣质图像中最大辐射邻域层内每个像素点的传输权重值；将所有连续帧图像中所有像素点传输权重值按照由小到大的顺序进行霍夫曼编码；本发明专利技术解决了用户在智慧校园平台下载文件时出现目标区域损失的技术问题。平台下载文件时出现目标区域损失的技术问题。平台下载文件时出现目标区域损失的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于智慧校园管理平台的数据传输方法


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，具体涉及一种基于智慧校园管理平台的数据传输方法。

技术介绍

[0002]智慧校园是指以促进信息技术与教育教学融合、提高学与教的效果为目的，以物联网、云计算、大数据分析等新技术为核心技术，提供一种环境全面感知、智慧型、数据化、网络化、协作型一体化的教学、科研、管理和生活服务，并能对教育教学、教育管理进行洞察和预测的智慧学习环境。智慧校园平台就是对于学校资源整合的一个平台，更加方便学校里的各类人群进行资源了解、调用等。比如说新中新智慧一卡通，其针对与K12智慧校园的解决方案，将校园管理、校园安防、校园生活、家校互动等应用系统进行有机整合，采用云平台架构、模块化产品形态及多级部署模式，为教育管理者、教师、学生、家长提供智能化服务，促进教育均衡化和优质化发展。
[0003]随着我国经济发展进入新常态，国家政府对高校培养创新人才提出了新的要求，为了适应新时代开展的需要，全国高校都在致力于教学改革。教育专家可以在智慧校园平台调取学生在大学里的学习情况和行为信息，开展对于建设大学生学生知识素养、心理健康、身体健康的研究探讨，例如大学生上课状态、偏向科目、运动项目等，从而创新改革教育规划，促进教育事业发展。
[0004]智慧校园平台的文件或者影像数据都保存在云端储存中，常规的无损压缩传输是通过像素概率进行压缩传输的，也就是根据就是数据的冗余程度进行传输，在用户终端，当网络卡顿或者下载量较大时，会面临数据丢包损失；由于这些损失是随机的，仅按照像素冗余进行压缩的话，冗余程度最大的是相对并不重要的背景像素点，而若是冗余程度较小的关键数据丢失，就会使重要数据丢包，从而导致用户在智慧校园平台下载的文件或视频数据出现数据损失。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种基于智慧校园管理平台的数据传输方法，以解决相关技术中，当网络卡顿或者下载量较大时，用户在智慧校园平台下载的文件或视频数据出现数据损失的技术问题。有鉴于此，本专利技术通过以下技术方案予以实现。
[0006]基于智慧校园管理平台的数据传输方法，包括以下步骤：获取每秒校园视频的连续帧的图像；并对得到的所有连续帧图像进行灰度化处理获得所有连续帧图像的灰度图像，获取每张灰度图像中的目标区域；获取每张灰度图像的峰值信噪比，根据每张灰度图像的峰值信噪比将所有灰度图像分为优质图像和劣质图像；分别利用所有优质图像和劣质图像的峰值信噪比获取优质图像的实际权重和劣质图像的实际权重；分别获取每张优质图像和劣质图像中目标区域的面积，并根据每张优质图像和劣
质图像中目标区域的面积获取每张优质图像中目标区域的占比系数和劣质图像中目标区域的占比系数；分别利用每张优质图像/劣质图像的实际权重和目标区域的占比系数获取该优质图像/劣质图像目标区域中每个像素点的传输权重值，并获取优质图像/劣质图像中其他区域中每个像素点的传输权重值；获取每张劣质图像中目标区域的噪声像素点，根据所述噪声像素点的每层邻域像素点的混乱程度获取所述噪声像素点的最大辐射邻域层；根据所述最大辐射邻域层像素点的混乱程度对目标区域中最大辐射邻域层内全部像素点的传输权重值进行修正，得到每张劣质图像中最大辐射邻域层内每个像素点的传输权重值；将所有连续帧图像中所有像素点传输权重值按照由小到大的顺序进行霍夫曼编码，完成对校园视频的压缩，并将压缩后的校园视频传输至智慧校园平台。
[0007]进一步地，在根据所述峰值信噪比将全部所述灰度图像区分为优质图像集和劣质图像集的过程中，还包括设定峰值信噪比阈值，通过所述峰值信噪比阈值将灰度图像的峰值信噪比大于所述峰值信噪比阈值的灰度图像确定为优质图像；通过所述峰值信噪比阈值将灰度图像的峰值信噪比小于所述峰值信噪比阈值的灰度图像确定为劣质图像。
[0008]进一步地，所述取优质图像的实际权重为每秒连续帧图像的灰度图像中全部优质图像的峰值信噪比的和与每秒连续帧图像的全部灰度图像峰值信噪比和的比值。
[0009]进一步地，所述取劣质图像的实际权重为每秒连续帧图像的灰度图像中全部劣质图像的峰值信噪比的和与每秒连续帧图像的全部灰度图像峰值信噪比和的比值。
[0010]进一步地，所述获取每张优质图像中目标区域的占比系数和劣质图像中目标区域的占比系数的过程为：获取任一张优质图像中目标区域的面积；获取所述目标区域的面积与所述优质图像总面积的比值；用1减去所述比值获得所述优质图像中目标区域的占比系数；依次获取每张优质图像中目标区域的占比系数；同理，获取每张劣质图像中目标区域的面积，并根据每张劣质图像中目标区域的面积和该目标区域所在劣质图像的面积获取每张劣质图像中目标区域的占比系数。
[0011]进一步地，所述优质图像中目标区域中每个像素点的传输权重值为所述优质图像中目标区域的占比系数与所述优质图像的实际权重的乘积；所述劣质图像目标区域中每个像素点的传输权重值为所述劣质图像中目标区域的占比系数与所述劣质图像的实际权重的乘积。
[0012]进一步地，所述获取优质图像/劣质图像中其他区域中每个像素点的传输权重值的过程为：获取任一张优质图像中除目标区域以外剩余区域的占比系数；所述剩余区域的占比系数为1减去所述剩余区域对应的目标区域的占比系数；所述优质图像中其他区域中每个像素点的传输权重值为所述剩余区域的占比系数乘以所述优质图像的实际权重；依次获得每张优质图像其他区域中每个像素点的传输权重值；同理，获取每张劣质图像中除目标区域以外剩余区域的占比系数，并根据每张劣
质图像中除目标区域以外剩余区域的占比系数和所述劣质图像的实际权重获取每张劣质图像中其他区域中每个像素点的传输权重值。
[0013]进一步地，获取所述噪声像素点的最大辐射邻域层的过程中，还包括根据所述噪声像素点的每层邻域像素点的像素点种类获取所述噪声像素点的每层邻域像素点的混乱程度。
[0014]进一步地，获取所述噪声像素点的每层邻域像素点的混乱程度的过程为：获取所述噪声像素点的每层邻域像素点；获取每层邻域像素点中不同种类像素点的数量占比；根据每层邻域像素点中不同种类像素点的数量占比获取所述噪声像素点的每层邻域像素点的混乱程度。
[0015]进一步地，所述每张劣质图像中最大辐射邻域层内每个像素点的传输权重值通过下式确定：式中，为最大辐射邻域层内全部像素点的传输权重值；表示最大辐射邻域层；为劣质图像目标区域中像素点的传输权重值，表示劣质图像目标区域；为最大辐射邻域层内像素点的混乱程度；为自然常数。
[0016]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种基于智慧校园管理平台的数据传输方法，该方法通过获取每张灰度图像的峰值信噪比，根据峰值信噪比将全部灰度图像区分为优质图像集和劣质图像集，并根据每张灰度图像的峰值信噪比获取优质图像的实际权重和劣质图像的实际权重；由此可确定对优质图像和劣质图像的传输权重；进一步地，获取每张优质图像中目标区域的占比系数和劣质图像中目标区域的占比系数，由此可获取优质图像中全部像素点的传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于智慧校园管理平台的数据传输方法，其特征在于，包括以下步骤：获取每秒校园视频的连续帧的图像；并对得到的所有连续帧图像进行灰度化处理获得所有连续帧图像的灰度图像，获取每张灰度图像中的目标区域；获取每张灰度图像的峰值信噪比，根据每张灰度图像的峰值信噪比将所有灰度图像分为优质图像和劣质图像；分别利用所有优质图像和劣质图像的峰值信噪比获取优质图像的实际权重和劣质图像的实际权重；分别获取每张优质图像和劣质图像中目标区域的面积，并根据每张优质图像和劣质图像中目标区域的面积获取每张优质图像中目标区域的占比系数和劣质图像中目标区域的占比系数；分别利用每张优质图像/劣质图像的实际权重和目标区域的占比系数获取该优质图像/劣质图像目标区域中每个像素点的传输权重值，并获取优质图像/劣质图像中其他区域中每个像素点的传输权重值；获取每张劣质图像中目标区域的噪声像素点，根据所述噪声像素点的每层邻域像素点的混乱程度获取所述噪声像素点的最大辐射邻域层；根据所述最大辐射邻域层像素点的混乱程度对目标区域中最大辐射邻域层内全部像素点的传输权重值进行修正，得到每张劣质图像中最大辐射邻域层内每个像素点的传输权重值；将所有连续帧图像中所有像素点传输权重值按照由小到大的顺序进行霍夫曼编码，完成对校园视频的压缩，并将压缩后的校园视频传输至智慧校园平台。2.根据权利要求1所述的基于智慧校园管理平台的数据传输方法，其特征在于，在根据所述峰值信噪比将全部所述灰度图像区分为优质图像集和劣质图像集的过程中，还包括设定峰值信噪比阈值，通过所述峰值信噪比阈值将灰度图像的峰值信噪比大于所述峰值信噪比阈值的灰度图像确定为优质图像；通过所述峰值信噪比阈值将灰度图像的峰值信噪比小于所述峰值信噪比阈值的灰度图像确定为劣质图像。3.根据权利要求1所述的基于智慧校园管理平台的数据传输方法，其特征在于，所述取优质图像的实际权重为每秒连续帧图像的灰度图像中全部优质图像的峰值信噪比的和与每秒连续帧图像的全部灰度图像峰值信噪比和的比值。4.根据权利要求1所述的基于智慧校园管理平台的数据传输方法，其特征在于，所述取劣质图像的实际权重为每秒连续帧图像的灰度图像中全部劣质图像的峰值信噪比的和与每秒连续帧图像的全部灰度图像峰值信噪比和的比值。5.根据权利要求1所述的基于智慧校园管理平台的数据传输方法，其特征在于，所述获取每张优质图像中目标区域的占比系数和劣质图像中目标区域的占比系数的过程为：获取任一张优质图像中...

【专利技术属性】
技术研发人员：阳菲菲，
申请(专利权)人：江苏益捷思信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：