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申请/专利权人：深圳市中蚨科技有限公司

摘要：本发明涉及显示屏控制领域，公开了基于图像识别的液晶显示屏亮度智能控制方法及系统，包括以下步骤：对液晶显示屏内的图像进行图像预处理和亮度分析，得到图像的亮度平均值，获取液晶显示屏的周边环境光数据，将二者结合分析，并基于分析结果对液晶显示屏的自身亮度值进行智能调控；若液晶显示屏周边存在人物则需要获取人物图像，并对人物图像进行运动模糊消除，最后对运动模糊消除后的人物图像进行人眼注视分析，根据人眼注视分析结果对液晶显示屏继续进行亮度调控。本发明能够通过结合环境光数据、图像亮度以及判断是否存在人物注视液晶显示屏，实现液晶显示屏的自身亮度调节，降低了液晶显示屏能耗，同时有利于预防人物眼睛出现疲劳的情况。

主权项：1.基于图像识别的液晶显示屏亮度智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：在液晶显示屏内，对正在播放的图像进行图像预处理，得到实时输出前景图像，并对实时输出前景图像进行图像像素亮度分析处理，得到实时输出前景图像的实时亮度平均值；对目标液晶显示屏周边进行环境光分析，基于环境光分析结果，结合实时输出前景图像的实时亮度平均值，对目标液晶显示屏的自身亮度值进行智能调控；控制人物识别摄像头在人物注视标准范围内进行人物运动图像获取和处理，在人物运动图像处理后对人物进行人眼注视分析，并基于人眼注视分析结果对目标液晶显示屏进行自身亮度值二次智能调控；其中，所述控制人物识别摄像头在人物注视标准范围内进行人物运动图像获取和处理，在人物运动图像处理后对人物进行人眼注视分析，并基于人眼注视分析结果对目标液晶显示屏进行自身亮度值二次智能调控，具体为：当目标液晶显示屏的人物注视标准范围内存在人物，则人物识别摄像头中将人物注视标准范围内的人物标定为待分析人物，并基于所述人物识别摄像头，实时获取待分析人物的运动图像，标定为一类运动图像；引入盲去卷积算法，基于所述盲去卷积算法构建初始模糊核，并对所述一类运动图像进行灰度化处理和降噪处理，得到一类预处理运动图像；引入梯度算法，计算一类预处理运动图像的图像梯度，并基于所述一类预处理运动图像的图像梯度，对一类预处理运动图像进行图像更新，得到一类待处理运动图像；引入稀疏正则化方法和交替最小化方法，基于所述稀疏正则化方法和交替最小化方法，对初始模糊核和待处理运动图像进行迭代训练，得到迭代模糊核和迭代运动图像，并基于所述盲去卷积算法，控制迭代模糊核对迭代运动图像进行卷积处理，得到一类运动模糊消除图像；使用所述人物识别摄像头对一类运动模糊消除图像进行人眼注视分析，判断一类运动模糊消除图像中是否存在待分析人物注视目标液晶显示屏；若否，则在目标液晶显示屏内继续应用一类亮度调节方案；若是，则在人物识别摄像头中将注视目标液晶显示屏的待分析人物标定为目标人物，并控制人物识别摄像头对目标人物进行人眼疲劳监测，基于所述人眼疲劳监测结果，对目标液晶显示屏进行自身亮度值二次智能调控；其中，所述控制人物识别摄像头对目标人物进行人眼疲劳监测，基于所述人眼疲劳监测结果，对目标液晶显示屏进行自身亮度值二次智能调控，具体为：控制人物识别摄像头在一类运动模糊消除图像中进行图像分割，得到目标人物的人眼图像，标定为目标人眼图像；控制人物识别摄像头实时对目标人眼图像进行分析，获取目标人物的眨眼频率以及瞳孔直径；预设疲劳眨眼频率，并获取瞳孔标准直径阈值，对目标人物的眨眼频率以及瞳孔直径进行分析，若目标人物的眨眼频率小于疲劳眨眼频率，且瞳孔直径维持在瞳孔标准直径阈值内，则将目标人物标定为未疲劳人物；若目标人物的眨眼频率大于疲劳眨眼频率，但瞳孔直径维持在瞳孔标准直径阈值内，或者目标人物的眨眼频率小于疲劳眨眼频率，但瞳孔直径不维持在瞳孔标准直径阈值内，则将目标人物标定为疲劳人物；若目标人物的眨眼频率大于疲劳眨眼频率，且瞳孔直径不维持在瞳孔标准直径阈值内，则将目标人物标定为严重疲劳人物；当目标人物为未疲劳人物，则继续在目标液晶显示屏内应用一类亮度调节方案；当目标人物为疲劳人物，则在大数据网络中检索眨眼频率-瞳孔直径-显示屏自身亮度知识图谱，所述眨眼频率-瞳孔直径-显示屏自身亮度知识图谱中记载了在不同的眨眼频率和瞳孔直径下显示屏输出的自身亮度值；生成并在目标液晶显示屏内应用二类亮度调节方案，所述二类亮度调节方案为在目标液晶显示屏中应用眨眼频率-瞳孔直径-显示屏自身亮度知识图谱，并控制目标液晶显示屏基于目标人物的眨眼频率和瞳孔直径，调节自身亮度值；当目标人物为严重疲劳人物，则控制目标液晶显示屏息屏。

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百度查询： 深圳市中蚨科技有限公司 基于图像识别的液晶显示屏亮度智能控制方法及系统