申请/专利权人：南京林业大学

申请日：2023-09-05

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117152012B

主分类号：G06T5/70

分类号：G06T5/70;G06T19/00;G06T7/13;G06V10/764;G06T7/194;G06T7/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.03#授权;2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本发明公开了孤独症人群视觉降噪的智能视觉处理系统、方法及设备，用于孤独症康复训练领域，该智能视觉处理系统包括：原始图像采集模块、视觉降噪处理模块、增强信息显示模块、偏好控制模块。本发明中的智能视觉处理系统适用于多种环境下的视觉信息过滤，实用性强，孤独症人群可在不同的社会环境下使用；由视觉信息提取模块、视觉认知容量检测模块、视觉信息感知分层模块、视觉信息分层设计模块、视觉噪声评价模块构成的视觉降噪处理模块，能够有效针对孤独症人群视觉认知特点进行视觉信息呈现，提升体验感、减少孤独症人群视觉信息过度刺激。

主权项：1.孤独症人群视觉降噪的智能视觉处理系统，其特征在于，该智能视觉处理系统包括：原始图像采集模块、视觉降噪处理模块、增强信息显示模块、偏好控制模块；所述原始图像采集模块，用于利用摄像头（15）对外部环境中视觉画面进行观察，并采集原始图像；所述视觉降噪处理模块，用于对原始图像进行提取和归类，并对孤独症儿童的认知容量进行检测，接着，利用区域分割法构建原始图像中视觉信息感知分层的层间关系，然后，对视觉信息感知分层的层间关系进行优化，最后，利用眼动追踪技术和认知负荷测评法进行孤独症儿童中视觉信息噪声的体验评价；所述增强信息显示模块，用于接收简单视觉层次叠加的原始图像画面，并通过镜片（12）显示在孤独症儿童眼前；所述偏好控制模块，用于根据孤独症儿童的喜好，进行视觉信息过滤方式的选择；所述视觉降噪处理模块包括：视觉信息提取模块、视觉认知容量检测模块、视觉信息感知分层模块、视觉信息分层设计模块及视觉噪声评价模块；所述视觉信息提取模块，用于获取原始图像，并对原始图像进行归类；所述视觉认知容量检测模块，对孤独症儿童的认知容量进行检测；所述视觉信息感知分层模块，利用区域分割法构建灰度图像中视觉信息感知分层的层间关系；所述视觉信息分层设计模块，用于对视觉信息感知分层的层间关系进行优化；所述视觉噪声评价模块，用于利用眼动追踪技术和认知负荷测评法进行孤独症儿童中视觉信息噪声的体验评价；所述视觉信息提取模块包括：灰度转换模块、梯度卷积核构建模块、灰度图像边界处理模块、卷积计算模块、类别和主题分类模块及信息重要性分类模块；所述灰度转换模块，用于获取原始图像，并将原始图像转换为灰度图像，并获取灰度图像中的像素点；所述梯度卷积核构建模块，根据选择的梯度算子，构建对应的卷积核；所述灰度图像边界处理模块，用于对灰度图像进行边界处理，以防止卷积操作导致图像尺寸缩小；所述卷积计算模块，将梯度算子的卷积核与灰度图像进行卷积计算，并将卷积核与灰度图像的每个像素点及其邻域进行元素级别的乘法运算，求和得到灰度图像中每个像素点的梯度强度和方向；所述类别和主题分类模块，用于根据梯度强度和方向，使用边缘检测方法将灰度图像中的物体与背景进行分割，将分割后的视觉图像信息按照类别和主题进行归类；所述信息重要性分类模块，用于在同一类别中，根据孤独症儿童的认知需求，将视觉信息按照重要程度进行分类归纳；所述视觉认知容量检测模块包括：检测图像制作模块、孤独症儿童测试模块及视觉认知容量计算；所述检测图像制作模块，用于提取分割灰度图像中的物体与背景后得到的图像元素，进行视觉认知容量实验的材料图片制作；所述孤独症儿童测试模块，用于使用视觉记忆任务进行视觉认知容量测试；所述视觉认知容量计算，用于根据测试的反应时间和正误反馈，计算单个图像元素和多个图像元素组合的视觉认知容量，然后，按照认知容量从大到小，对图像元素、图像元素组合进行排序。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京林业大学 孤独症人群视觉降噪的智能视觉处理系统、方法及设备

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