System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 在线教学画面数据动态增强系统技术方案_技高网

在线教学画面数据动态增强系统技术方案

技术编号:40258541 阅读:7 留言:0更新日期:2024-02-02 22:49
本发明专利技术涉及一种在线教学画面数据动态增强系统,包括:教室监控机构,用于在目标教室的上课时间区间内开启激活状态以执行对上课环境的画面采集;内容转换机构,用于将其中最大值对应的增强算法应用到梯度滤波图像以执行增强处理,获得梯度滤波图像对应的优化增强图像。通过本发明专利技术,能够针对同一场景下的各份教学环境监控画面,将各种增强算法分别对应的各份降噪比值进行比对,以获得其中最大值对应的增强算法,将其中最大值对应的增强算法应用到现场监控画面定制优化后的梯度滤波图像以执行增强处理,获得梯度滤波图像对应的优化增强图像,从而为所述梯度滤波图像争取到最优增强效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及在线教学领域,尤其涉及一种在线教学画面数据动态增强系统


技术介绍

1、图像增强可分成两大类:频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声。

2、例如专利技术公开cn106709406a,公开了一种机器人视觉光电混合处理人脸识别系统,包括第一摄像机、第二摄像机、变换透镜、空间光调制器、过束准直镜、激光器、机器人、计算机、以及与计算机相连的第一接口、第二接口、第三接口和机器人接入口;所述的机器人通过机器人接口连接至计算机;所述的第二摄像机通过第三接口连接至计算机。该专利技术的机器人视觉光电混合处理人脸识别系统解决了机器人视觉采用电子计算获得频率域功率谱计算量大的瓶颈问题,为进一步进行频率域法预处理提供了可能。利用jtc基于光计算进行空频变换的优势,用空间域法预处理和频率域法预处理与jtc相结合,解决机器人视觉中常见的人脸识别问题。

3、对于教学环境的监控端而言,由于各位学生和教师的频繁动作,导致分时获取的各份教学环境监控画面内容不同,适合各份教学环境监控画面内容的各份增强处理算法也不同,如何获取适合各份教学环境监控画面内容的各份增强处理算法,是图像增强领域应用到教学环境监控时需要解决的难题之一。


技术实现思路

1、为了解决相关领域的技术问题,本专利技术提出的技术方案是一种在线教学画面数据动态增强系统,所述系统包括:

2、教室监控机构,在目标教室的上课时间区间内开启激活状态以执行对上课环境的画面采集,以及在目标教室的上课时间区间外开启休眠状态以暂缓执行对上课环境的画面采集;

3、现场处理设备,与所述教室监控机构连接,用于对所述教室监控机构采集到的监控图像执行直方图均衡处理,以获得并输出相应的均衡处理图像;

4、点像复原设备,与所述现场处理设备连接,用于对接收到的均衡处理图像执行单次或多次点像复原处理,以获得并输出相应的信号复原图像;

5、梯度滤波设备,与所述点像复原设备连接,用于对接收到的信号复原图像执行梯度锐化滤波处理,以获得并输出相应的梯度滤波图像;

6、比值分辨机构,与所述梯度滤波设备连接,用于采集接收到的梯度滤波图像的解析度、后景图像区域占据的像素点数量以及所述梯度滤波图像中各个像素点分别对应的各个颜色通道数值,将当前增强算法对应的算法代码的二进制数值、梯度滤波图像的解析度、后景图像区域占据的像素点数量以及所述梯度滤波图像中各个像素点分别对应的各个颜色通道数值输入到完成多次学习后的卷积神经网络以获得其输出所述梯度滤波图像采用当前增强算法获得的降噪比值;

7、数值检测机构,与所述比值分辨机构连接,用于将各种增强算法分别对应的各份降噪比值进行比对,以获得其中最大值对应的增强算法;

8、内容转换机构,与所述数值检测机构连接,用于将其中最大值对应的增强算法应用到所述梯度滤波图像以执行增强处理,获得所述梯度滤波图像对应的优化增强图像。

9、本专利技术提供的一种在线教学画面数据动态增强系统能够针对同一场景下的各份教学环境监控画面,将各种增强算法分别对应的各份降噪比值进行比对,以获得其中最大值对应的增强算法,将其中最大值对应的增强算法应用到现场监控画面定制优化后的梯度滤波图像以执行增强处理,获得梯度滤波图像对应的优化增强图像,从而为所述梯度滤波图像争取到最优增强效果。

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【技术保护点】

1.一种在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于,所述系统包括:

2.如权利要求1所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于:

3.如权利要求2所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于,所述系统还包括:

4.如权利要求3所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于:

5.如权利要求4所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于:

6.如权利要求5所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于:

7.如权利要求3-6任一所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于,所述系统还包括:

8.如权利要求7所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于:

9.如权利要求8所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于:

【技术特征摘要】

1.一种在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于,所述系统包括:

2.如权利要求1所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于:

3.如权利要求2所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于,所述系统还包括:

4.如权利要求3所述的在线教学画面数据动态增强系统,其特征在于:

5.如权利要求4所述的在线教学画面数...

【专利技术属性】
技术研发人员:李浩朱海芹康达人高伟光
申请(专利权)人:南京教海励新教育科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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