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    重庆时时彩外围技巧: 环境亮度检测方法和系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201210568619.3

    申请日:

    2012.12.24

    公开号:

    CN103903002A

    公开日:

    2014.07.02

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/62申请日:20121224|||公开
    IPC分类号: G06K9/62; G06F3/01 主分类号: G06K9/62
    申请人: 联想(北京)有限公司
    发明人: 刘思翔
    地址: 100085 北京市海淀区上地西路6号
    优先权:
    专利代理机构: 北京市柳沈律师事务所 11105 代理人: 安之斐
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210568619.3

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.08.10|||2014.07.30|||2014.07.02

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种环境亮度检测方法和系统。所述环境亮度检测方法包括:通过图像采集单元采集待测环境的第一图像,利用预定规则分析所述第一图像,以获得所述待测环境的第一亮度检测值;通过光线传感单元检测所述待测环境的第二亮度检测值;以及基于所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值,通过预设的亮度计算模型,计算表示所述待测环境的亮度水平的结果值。通过本发明使得所获得的表示当前环境的亮度水平的结果更加可靠和准确。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种环境亮度检测方法,包括:
    通过图像采集单元采集待测环境的第一图像,利用预定规则分析所述第一图像,以获得所述待测环境的第一亮度检测值;
    通过光线传感单元检测所述待测环境的第二亮度检测值;以及
    基于所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值,通过预设的亮度计算模型,计算表示所述待测环境的亮度水平的结果值。

    2.  如权利要求1所述的环境亮度检测方法,还包括以下步骤以预设所述亮度计算模型:
    针对多个不同亮度的样本环境,获取多组测试样本,其中,每组测试样本对应于一个样本环境,并包括第一观测值和第二观测值,所述第一观测值为通过所述图像采集单元获得的对应样本环境的亮度检测值,所述第二观测值为通过所述光线传感单元检测的对应样本环境的亮度检测值;
    针对每组测试样本,确定表示对应样本环境的亮度水平的对应训练值,以获得多组亮度训练样本,其中每组亮度训练样本包括一组测试样本及其对应的训练值;以及
    根据所述亮度训练样本,确定所述亮度计算模型。

    3.  如权利要求2所述的环境亮度检测方法,其中
    所述训练值为表示对应的观测环境是亮环境还是暗环境的二值标记;
    所述根据所述亮度训练样本,确定所述亮度计算模型包括:利用所述多组亮度训练样本,通过二元逻辑回归法计算所述训练值表示亮环境的概率,以得到所述亮度计算模型为:

    其中,Y表示所述训练值,P(Y=亮|x1,x2)表示所述第一观测值和第二观测值分别等于x1和x2时Y表示亮环境的概率,并且其中的系数A、B和C通过最大似然估计法利用所述多个样本环境的第一观测值、第二观测值及其对应的训练值来计算;并且
    所述基于所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值,通过预设的亮度计算模型,计算表示所述待测环境的亮度水平的结果值包括:将所述第一亮 度检测值和所述第二亮度检测值分别代入(1)式中的x1和x2,以计算所述待测环境为亮环境的概率值。

    4.  如权利要求2所述的环境亮度检测方法,其中
    所述训练值表示其对应的观测环境是亮环境还是暗环境的二值标记;并且
    所述根据所述亮度训练样本,获得所述亮度计算模型包括:
    用所述多组亮度训练样本训练SVM分类器;
    将所述多组测试样本输入所述SVM分类器,以计算所述多组测试样本中的每组测试样本到所述SVM分类器的分类面的距离;
    利用对应于所述多组测试样本的多个所述距离和标记,通过二元逻辑回归法计算所述训练值表示亮环境的概率,以获得所述亮度计算模型:

    其中,Y表示所述标记,P(Y=亮|d)表示所述距离为d时Y表示亮环境的概率,并且系数A和B通过最大似然估计法利用对应于所述多组测试样本的多个距离d和标记Y来计算,并且
    所述基于所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值,通过预设的亮度计算模型,计算表示所述待测环境的亮度水平的结果值包括:
    将所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值所构成的待测样本输入所述SVM分类器,以得到所述待测样本到所述分类面的距离;
    将所述待测样本到所述分类面的距离带入表达式(2),以计算所述待测环境为亮环境的概率值。

    5.  如权利要求3或4所述的环境亮度检测方法,其中
    所述根据所述亮度训练样本,确定所述亮度计算模型还包括:
    通过以下式(3)对所述第一观测值和第二观测值进行预处理:
    X1=X1-X1minX1max-X1min,]]>X2=X2-X2minX2max-X2min---(3)]]>
    其中,X1和X2分别是预处理前的第一观测值和第二观测值,X1’和X2’分别是预处理后的第一观测值和第二观测值,X1min和X1max分别是所述多组测试样本中X1的最小值和最大值,X2min和X2max分别是所述多组测试样本中X2的最小值和最大值;以及
    利用预处理后的第一观测值和第二观测值代替预处理前的第一观测 值和第二观测值确定所述亮度计算模型,并且
    所述基于所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值,通过预设的亮度计算模型,计算表示所述待测环境的亮度水平的结果值还包括:
    通过以下式(4)对所述待测环境的第一亮度检测值和第二亮度检测值进行预处理:
    X10=X10-X1minX1max-X1min,]]>X20=X20-X1minX2max-X2min---(4)]]>
    其中,X10和X20分别是预处理前的第一亮度检测值和第二亮度检测值,X10’和X20’分别是预处理后的第一亮度检测值和第二亮度检测值,X1min和X1max分别是所述多组测试样本中X1的最小值和最大值,X2min和X2max分别是所述多组测试样本中X2的最小值和最大值;以及
    利用预处理后的第一亮度检测值和第二亮度检测值代替预处理前的第一亮度检测值和第二亮度检测值计算所述待测环境为亮环境的概率。

    6.  如权利要求3或4所述的环境亮度检测方法,还包括:
    判断所述概率值是否大于一预定值;以及
    如果所述概率值大于所述预定值,则判定所述待测环境为亮环境,否则判定所述待测环境为暗环境。

    7.  如权利要求1所述的环境亮度检测方法,其中所述亮度计算模型为:
    当所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值所表示的亮度都较低时,判定所述待测环境为暗环境,否则判定为亮环境;或者
    当所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值中的至少一个所表示的亮度较低时,判定所述待测环境为暗环境,否则判定为亮环境。

    8.  一种环境亮度检测系统,包括:
    图像采集单元,采集待测环境的第一图像;
    第一检测单元,利用预定规则分析所述第一图像,以获得所述待测环境的第一亮度检测值;
    光线传感单元,检测所述待测环境的第二亮度检测值;以及
    亮度水平计算单元,基于所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值,通过预设的亮度计算模型,计算表示所述待测环境的亮度水平的结果值。

    9.  如权利要求8所述的环境亮度检测系统,还包括亮度计算模型设定单元,所述亮度计算模型设定单元被配置为:
    针对多个不同亮度的样本环境,获取多组测试样本,其中,每组测试样本对应于一个样本环境,并包括第一观测值和第二观测值,所述第一观测值为通过所述图像采集单元获得的对应样本环境的亮度检测值,所述第二观测值为通过所述光线传感单元检测的对应样本环境的亮度检测值;
    针对每组测试样本,确定表示对应样本环境的亮度水平的对应训练值,以获得多组亮度训练样本,其中每组亮度训练样本包括一组测试样本及其对应的训练值;以及
    根据所述亮度训练样本,确定所述亮度计算模型。

    10.  如权利要求9所述的环境亮度检测系统,其中
    所述训练值为表示对应的观测环境是亮环境还是暗环境的二值标记;
    所述亮度计算模型设定单元被配置为利用所述多组亮度训练样本,通过二元逻辑回归法计算所述训练值表示亮环境的概率,以得到所述亮度计算模型为:

    其中,Y表示所述训练值,P(Y=亮|x1,x2)表示所述第一观测值和第二观测值分别等于x1和x2时Y表示亮环境的概率,并且其中的系数A、B和C通过最大似然估计法利用所述多个样本环境的第一观测值、第二观测值及其对应的训练值来计算;并且
    所述亮度水平计算单元被配置为将所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值分别代入(1)式中的x1和x2,以计算所述待测环境为亮环境的概率值。

    11.  如权利要求9所述的环境亮度检测系统,其中
    所述训练值表示其对应的观测环境是亮环境还是暗环境的二值标记;并且
    所述亮度计算模型设定单元被配置为:
    用所述多组亮度训练样本训练SVM分类器;
    将所述多组测试样本输入所述SVM分类器,以计算所述多组测试样本中的每组测试样本到所述SVM分类器的分类面的距离;
    利用对应于所述多组测试样本的多个所述距离和标记,通过二元逻辑回归法计算所述训练值表示亮环境的概率,以获得所述亮度计算模型:

    其中,Y表示所述标记,P(Y=亮|d)表示所述距离为d时Y表示亮环境的概率,并且系数A和B通过最大似然估计法利用对应于所述多组测试样本的多个距离d和标记Y来计算,并且
    所述亮度水平计算单元被配置为:
    将所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值所构成的待测样本输入所述SVM分类器,以得到所述待测样本到所述分类面的距离;以及
    将所述待测样本到所述分类面的距离带入表达式(2),以计算所述待测环境为亮环境的概率值。

    12.  如权利要求10或11所述的环境亮度检测系统,其中
    所述亮度计算模型设定单元还被配置为:
    通过以下式(3)对所述第一观测值和第二观测值进行预处理:
    X1=X1-X1minX1max-X1min,]]>X2=X2-X2minX2max-X2min---(3)]]>
    其中,X1和X2分别是预处理前的第一观测值和第二观测值,X1’和X2’分别是预处理后的第一观测值和第二观测值,X1min和X1max分别是所述多组测试样本中X1的最小值和最大值,X2min和X2max分别是所述多组测试样本中X2的最小值和最大值;以及
    利用预处理后的第一观测值和第二观测值代替预处理前的第一观测值和第二观测值确定所述亮度计算模型,并且
    所述亮度水平计算单元被配置为:
    通过以下式(4)对所述待测环境的第一亮度检测值和第二亮度检测值进行预处理:
    X10=X10-X1minX1max-X1min,]]>X20=X20-X1minX2max-X2min---(4)]]>
    其中,X10和X20分别是预处理前的第一亮度检测值和第二亮度检测值,X10’和X20’分别是预处理后的第一亮度检测值和第二亮度检测值,X1min和X1max分别是所述多组测试样本中X1的最小值和最大值,X2min和X2max分别是所述多组测试样本中X2的最小值和最大值;以及
    利用预处理后的第一亮度检测值和第二亮度检测值代替预处理前的第一亮度检测值和第二亮度检测值计算所述待测环境为亮环境的概率。

    13.  如权利要求10或11所述的环境亮度检测系统,所述亮度水平计算 单元还被配置为:
    判断所述概率值是否大于一预定值;以及
    如果所述概率值大于所述预定值,则判定所述待测环境为亮环境,否则判定所述待测环境为暗环境。

    14.  如权利要求8所述的环境亮度检测系统,其中所述亮度计算模型为:
    当所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值所表示的亮度都较低时,判定所述待测环境为暗环境,否则判定为亮环境;或者
    当所述第一亮度检测值和所述第二亮度检测值中的至少一个所表示的亮度较低时,判定所述待测环境为暗环境,否则判定为亮环境。

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