本发明涉及动态区域识别领域，尤其涉及一种屏幕中的动态区域智能识别系统及智能识别方法。
背景技术：
机台状态信息是工艺参数优化、产品质量稳定性优化的基础，在车间智能化改造过程中(包括mes实施、大数据分析或ai改造)，有不少机台的重要状态数据由于数据接口的原因不能直接获得，需要通过对机台状态显示的图像或者视频中提取大量数据信息再进行分析。
现有技术中，一般采用对显示机台状态的屏幕进行图片或者视频截取，进而对机台状态显示的图像或者视频中提取大量数据信息，再进行分析动态区域的类型，但是对机台状态显示的图像或者视频中提取大量数据信息的过程一般都是根据人为观察以及人工识别来完成的，这种方式的手工操作比较枯燥、低效、耗时，且成本较高，具有不精确、出错率高、工作效率慢的缺点。
因此，急需一种比较智能化的、能够自动识别动态区域类型的、智能识别屏幕中的动态区域的系统及方法。
技术实现要素：
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的屏幕中的动态区域智能识别系统及智能识别方法。
本发明的一个方面，提供了一种屏幕中的动态区域智能识别系统，包括：
视频采集装置，用于采集机台显示器的视频图像；
图片获取装置·用于从视频采集装置采集的视频图像中获取批量图片，并发送给动态区域位置检测模块；
动态区域位置检测模块，用于对每张图片预先划分区域，提取每个区域的像素值，根据不同图片中同一区域中的像素值，识别出动态区域，以及根据不同区域的轮廓和色差从图片中检测出动态区域在图片中的位置，并将动态区域在图片中的位置数据发送至动态区域类型识别模块；
动态区域类型识别模块，用于根据光学字符识别方法识别出动态区域的数据类型，并将动态区域的位置数据和动态区域的数据类型作为模板发送至数据库；
数据库，用于存储模板信息，便于后续的查询和调用。
进一步地，图片获取装置具体用于在预设时间内，根据预设采样周期对视频采集装置采集的视频图像进行连续截屏操作，并将获取的多张图片发送给动态区域位置检测模块。
进一步地，视频采集装置为摄像头、截屏软件和视频采集卡中的任一。
进一步地，动态区域位置检测模块利用二值化算法、边缘增强算法和轮廓检测算法中的任一识别出动态区域，以及检测出动态区域在图片中的位置。
进一步地，动态区域的数据类型为数值类型、文本类型、图标类型、曲线和表格类型中的任一。
进一步地，图片获取装置分别与视频采集装置、动态区域位置检测模块电连接，类型识别模块分别与动态区域位置检测模块、数据库电连接。
本发明的第二个方面，提供了一种屏幕中的动态区域智能识别方法，包括以下步骤：
利用视频采集装置采集机台显示器的视频图像；
利用图片获取装置从视频采集装置采集的视频图像中获取批量图片，并发送给动态区域位置检测模块；
利用动态区域位置检测模块对每张图片预先划分区域，提取每个区域的像素值，根据不同图片中同一区域中的像素值，识别出动态区域，以及根据不同区域的轮廓和色差从图片中检测出动态区域在图片中的位置，并将动态区域在图片中的位置数据发送至动态区域类型识别模块；
利用动态区域类型识别模块根据光学字符识别方法识别出动态区域的数据类型，并将动态区域的位置数据和动态区域的数据类型作为模板发送至数据库；
利用数据库存储模板信息，便于后续的查询和调用。
进一步地，视频采集装置为摄像头、截屏软件和视频采集卡中的任一。
进一步地，动态区域位置检测模块利用二值化算法、边缘增强算法和轮廓检测算法中的任一识别出动态区域，以及检测出动态区域在图片中的位置。
进一步地，动态区域的数据类型为数值类型、文本类型、图标类型、曲线和表格类型中的任一。
本发明提供的屏幕中的动态区域智能识别系统及智能识别方法，与现有技术相比具有以下进步：使用视频采集装置采集机台显示器的视频图像，并使用图片获取装置从视频采集装置采集的视频图像中获取批量图片，再利用动态区域位置检测模块根据图像处理算法从图片中检测出动态区域及其在图片中的位置，再利用动态区域类型识别模块识别出动态区域的数据类型，将动态区域的位置和动态区域的数据类型作为模板在数据库中进行存储，以便于后续自动识别出动态区域的数据类型。取代了现有技术中使用人工进行手工操作的过程，节省了人工成本，提高了屏幕中动态区域类型识别的效率和识别的准确性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例一屏幕中的动态区域智能识别系统的器件连接框图；
图2为本发明实施例二屏幕中的动态区域智能识别方法的步骤图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明实施例提供了屏幕中的动态区域智能识别系统及智能识别方法。
实施例一
图1示意性示出了本发明实施例一的屏幕中的动态区域智能识别系统的器件连接框图。参照图1，本发明实施例一的屏幕中的动态区域智能识别系统，包括：
视频采集装置，用于采集机台显示器的视频图像；
图片获取装置，用于从视频采集装置采集的视频图像中获取批量图片，并发送给动态区域位置检测模块；
动态区域位置检测模块，用于对每张图片预先划分区域，提取每个区域的像素值，根据不同图片中同一区域中的像素值，识别出动态区域，以及根据不同区域的轮廓和色差从图片中检测出动态区域在图片中的位置，并将动态区域在图片中的位置数据发送至动态区域类型识别模块；
动态区域类型识别模块，用于根据光学字符识别方法识别出动态区域的数据类型，并将动态区域的位置数据和动态区域的数据类型作为模板发送至数据库；
数据库，用于存储模板信息，便于后续的查询和调用。
其中，图片获取装置分别与视频采集装置、动态区域位置检测模块电连接，类型识别模块分别与动态区域位置检测模块、数据库电连接。
本实施例中，图片获取装置具体用于在预设时间内，根据预设采样周期对视频采集装置采集的视频图像进行连续截屏操作，并将获取的多张图片发送给动态区域位置检测模块。一个实施例中，图片获取装置使用截屏软件对图像进行连续的截取图片。由于需求和视频或图像中区域变化频率不同，可根据某个区域变化频率给出该区域数据的采样频率，进一步给出存储方案。一个具体实施例中，例如预热剩余时间，假设视频的帧量是20帧/秒，该区域变化是1200帧，则该数据的采样频率为1次/min。根据区域变化的频率预设图片获取装置获取图片的时间、采样周期和获取图片的数量，比较灵活方便，最后进行的识别结果及模板定义更加精确。
本实施例中，视频采集装置为摄像头、截屏软件和视频采集卡中的任一。用摄像头、截屏软件或者视频采集卡采集机台显示器的视频图像，成本较低，后续的使用和维修维护比较方便。
本实施例中，动态区域位置检测模块利用二值化算法、边缘增强算法和轮廓检测算法中的任一识别出动态区域，以及检测出动态区域在图片中的位置。一个实施例中，图片获取装置从视频采集装置采集的视频图像中获取的批量图片的像素是1920*1080，图片的四个顶点为(0,0)(50,0)(0，50)(50,50)，动态区域位置检测模块首先根据二值化算法对图片划分区域，根据不同区域的像素值对每张图片进行比较，确定出动态区域，再根据边缘增强算法和轮廓检测算法检测出动态区域在图片中的位置。如一个动态区域的位置为(0,0)(25,0)(0，25)(25,25)；动态区域类型识别模块根据光学字符识别方法中的任一算法识别出动态区域的数据类型，例如日期，汉字等。光学字符识别(ocr，opticalcharacterrecognition)系统中的算法比较简单，操作和使用方便，能够节约人工的工作量和成本，提高识别效率。
本实施例中，一张图片可以有一个或者多个区域，识别后的动态区域及其数据类型信息，为机台视频图像的模板，数据库用于保存模板信息，以便于后续的调用或者查询。一个具体实施例中，也可以将批量的图片依次进行二值化处理、边缘增强处理和轮廓检测处理，使动态区域在图片中位置的识别更加准确。本实施例中的算法作为举例说明，但动态区域位置检测模块检测动态区域的算法不限于这些，在此不再一一列举。
本实施例中，动态区域的数据类型为数值类型、文本类型、图标类型、曲线和表格类型中的任一。本实施例只是列举这几种数据类型，但不限于这些，在此不再一一列举。
实施例二
图2示意性示出了本发明实施例二的屏幕中的动态区域智能识别方法的步骤图。参照图2，本发明实施例二的屏幕中的动态区域智能识别方法，包括以下步骤：一种屏幕中的动态区域智能识别方法，包括以下步骤：
利用视频采集装置采集机台显示器的视频图像；
利用图片获取装置从视频采集装置采集的视频图像中获取批量图片，并发送给动态区域位置检测模块；
利用动态区域位置检测模块对每张图片预先划分区域，提取每个区域的像素值，根据不同图片中同一区域中的像素值，识别出动态区域，以及根据不同区域的轮廓和色差从图片中检测出动态区域在图片中的位置，并将动态区域在图片中的位置数据发送至动态区域类型识别模块；
利用动态区域类型识别模块根据光学字符识别方法识别出动态区域的数据类型，并将动态区域的位置数据和动态区域的数据类型作为模板发送至数据库；
利用数据库存储模板信息，便于后续的查询和调用。
本发明实施例的屏幕中的动态区域智能识别方法，通过对机台显示器的视频图像进行获取多张图片，并利用算法对多张图片进行处理，能够快速、自动识别出图片中动态区域的类型，为后续自动、快速的识别机台显示器的视频图像的信息提供模板信息。本发明实施例的方法比较简单，具有节约成本和识别效率高的优点。
本实施例中，视频采集装置为摄像头、截屏软件和视频采集卡中的任一。用摄像头或者视频采集卡采集机台显示器的视频图像，成本较低，后续的使用和维修、维护比较方便。
本实施例中，动态区域位置检测模块利用二值化算法、边缘增强算法和轮廓检测算法中的任一算法或者多个算法识别出动态区域，以及检测出动态区域在图片中的位置。一个实施例中，图片获取装置从视频采集装置采集的视频图像中获取的批量图片的像素是1920*1080，图片的四个顶点为(0,0)(50,0)(0，50)(50,50)，动态区域位置检测模块首先根据二值化算法对图片划分区域，根据不同区域的像素值对每张图片进行比较，确定出动态区域，再根据边缘增强算法和轮廓检测算法检测出动态区域在图片中的位置，如一个动态区域的位置为(0,0)(25,0)(0，25)(25,25)；动态区域类型识别模块根据光学字符识别方法中的任一算法识别出动态区域的数据类型，例如日期，汉字等。光学字符识别(ocr，opticalcharacterrecognition)，算法比较简单，操作和使用方便，能够节约人工的工作量和成本，提高识别效率。
本实施例中，一张图片可以有一个或者多个区域，识别后的动态区域及其数据类型信息，为机台视频图像的模板，数据库用于保存模板信息，便于后续的查询或者调用。一个具体实施例中，也可以将批量的图片依次进行二值化处理、边缘增强处理和轮廓检测处理，使动态区域在图片中位置的识别更加准确。本实施例中的算法作为举例说明，但动态区域位置检测模块检测动态区域的算法不限于这些，在此不再一一列举。
本实施例中，动态区域的数据类型为数值类型、文本类型、图标类型、曲线和表格类型中的任一。本实施例只是列举这几种比较常见、通用的数据类型，但不限于这些，在此不再一一列举。
本发明实施例的屏幕中的动态区域智能识别方法，操作和使用简单，能极大地节约人工的劳动量，提高屏幕中的动态区域识别的智能化、自动化，具有节约成本和提高效率的优点。
实施例三
本发明实施例三中屏幕中的动态区域智能识别系统的工作过程是：使用视频采集卡对机台显示器的视频图像进行采集，并使用截屏软件对视频图像进行批量截取图片，该视频的帧量是20帧/秒，该区域变化是1200帧，对该数据的采样频率为1次/min，采样周期是从视频的开始至结束。将批量截取的图片发送至动态区域位置检测模块；动态区域位置检测模块首先用二值化算法将图片呈现出明显的黑白效果，计算每个强度级的直方图和概率，设置wi(0)和μi(0)的初始值，遍历所有可能的阈值t，更新wi和μi，计算
穷举搜索能使类内方差最小的阈值t，定义为两个类的方差的加权和：
其中，权重wi是被阈值t分开的两个类的概率，而
其中，wi是类概率，μi是类均值，
用二值化算法将图片呈现出明显的黑白效果之后，图片中的数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓，再使用边缘增强算法将图片相邻像元(或区域)的亮度值(或色调)相差较大的边缘(即影像色调突变或地物类型的边界线)处加以突出强调，经边缘增强后的图片能更清晰地显示出不同的物类型或现象的边界，或线形影像的行迹，以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定。然后再通过轮廓检测在包含目标和背景的数字图片中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，对目标区域的轮廓进行提取，其中，轮廓检测包括基于图像子集、轮廓跟踪和基于游程算法进行计算。若是对视频进行截取的多张图片，则使用变化检测的方法，通过设置阈值，进行欧氏距离计算连续两张图片(视频的连续两帧)的差异判断视频中的变化，其具体算法为：
设置阈值t，取视频连续两帧，fi和fi+1，计算fi和fi+1之间的欧氏距离d，计算公式为：
动态区域位置检测模块通过以上算法检测出动态区域的位置后，动态区域类型识别模块根据ocr系统中的任一算法计算出动态区域为日期或者汉字等类型，并作为模板发送给数据库进行保存。以便于后续在对机台视频图像的处理中自动识别屏幕中的动态区域的类型。
本发明实施例中视频采集装置采集机台显示器的视频图像包括图片和视频。
本发明实施例的屏幕中的动态区域智能识别系统及智能识别方法，结构简单、操作使用方便，能够节省大量的人工劳动，具有节约成本、提高工作效率和识别准确率的优点。
对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。