基于图片的心情统计方法、系统、介质及设备与流程

本发明属于智能统计领域，涉及一种对图片进行心情统计的方法，特别是涉及一种基于图片的心情统计方法、系统、介质及设备。

背景技术：

随着电子设备的不断升级换代，社交软件以及社交方式也越来越多样化，人们可以通过多种方式与亲友之间进行沟通与感情倾诉。但都是通过网络进行沟通，该种沟通效果较差，对方不能对自己的倾诉内容感同身受，有时甚至变成了被迫倾听，不仅不能使双方关系更紧密，反而因沟通方式、倾诉内容不当导致双方关系越来越疏远。有时朝夕相处的同事、同学、朋友因距离较远已经不再适合无话不谈，用户需要一种更适合情感交互的方式。

针对这一现象，智能设备的智能化功能应该向用户的情感交互方向延伸，在现有技术中还未出现通过图片统计用户心情状态的技术手段，使其不能充分调动用户的感官，没有对图片所携带的信息进行充分利用。

因此，如何提供一种基于图片的心情统计方法、系统、介质及设备，以解决现有技术无法通过图片携带的信息对用户的心情状态做出智能统计与人性化呈现等缺陷，成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于图片的心情统计方法、系统、介质及设备，用于解决现有技术无法通过图片携带的信息对用户的心情状态做出智能统计与人性化呈现的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明一方面提供一种基于图片的心情统计方法，包括：获取图片的标注信息；根据所述标注信息提取所述图片的心情特征词，并根据所述心情特征词确定心情类型；按照所述心情类型对所有的所述图片进行分类；统计预设周期内每一个分类的图片数目。

于本发明的一实施例中，所述获取图片的标注信息的步骤包括：获取所述图片的文字标注信息；和/或获取所述图片的语音标注信息，将所述语音标注信息转换为所述文字标注信息；和/或获取所述图片的表情标注信息，将所述表情标注信息转换为所述文字标注信息。

于本发明的一实施例中，所述根据所述标注信息提取所述图片的心情特征词，并根据所述心情特征词确定心情类型的步骤包括：将所述标注信息进行语义识别，将语义识别的内容与预设心情词库进行匹配；所述预设心情词库中包括至少一种心情，且每一种心情对应多个特征词；提取所述语义识别的内容中在所述预设心情词库中出现的特征词，并在所述预设心情词库中相应查找到所述特征词归属的心情；所述心情包括：喜、怒、哀、乐、恐、惊和/或思；将相应查找到所述特征词归属的心情作为所述图片的心情类型。

于本发明的一实施例中，所述统计预设周期内每一个分类的图片数目的步骤包括：将预设周期内不同心情类型的图片划分为两类，一类为用户心情好的图片，另一类为用户心情不好的图片；统计用户心情好的图片数目和用户心情不好的图片数目。

于本发明的一实施例中，所述将预设周期内不同心情类型的图片划分为两类的步骤包括：将心情类型为喜与乐的图片作为用户心情好的图片，将心情类型为怒、哀、恐、惊与思的图片作为用户心情不好的图片。

于本发明的一实施例中，还包括：将所述预设周期内每一个分类的图片列表显示，并将每一个分类的图片数目以统计图形式显示。

于本发明的一实施例中，还包括：接收用户针对其中一个分类的图片浏览指令，并向用户推送心情统计表；所述心情统计表显示用户心情好的时间与地点和/或用户心情不好的时间与地点。

本发明另一方面提供一种基于图片的心情统计系统，包括：标注信息获取模块，用于获取图片的标注信息；心情确定模块，用于根据所述标注信息提取所述图片的心情特征词，并根据所述心情特征词确定心情类型；分类模块，用于按照所述心情类型对所有的所述图片进行分类；统计模块，用于统计预设周期内每一个分类的图片数目。

本发明又一方面提供一种介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述基于图片的心情统计方法。

本发明最后一方面提供一种设备，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述设备执行所述基于图片的心情统计方法。

如上所述，本发明所述的基于图片的心情统计方法、系统、介质及设备，具有以下有益效果：

可以智能地对用户车机端或移动终端的图片按心情进行分类统计，以告知用户在一定周期内心情好或者心情不好的次数以及具体信息，增强了用户与智能设备的情感交互，使得用户的情感需求得到关注并以此调节用户的心情状态。从一定程度上引导用户可以无所顾忌、毫无保留的、更真实的倾诉自己内心所想，不必担心是否会将负能量信息带与他人或自己的正能量信息引起他人的烦感，使得用户通过一种与图片关联的心情日记的方式了解自己的心情变化。

附图说明

图1显示为本发明的基于图片的心情统计方法于一实施例中的应用场景架构图。

图2显示为本发明的基于图片的心情统计方法于一实施例中的原理流程图。

图3显示为本发明的基于图片的心情统计方法于一实施例中的标注信息获取流程图。

图4显示为本发明的基于图片的心情统计方法于一实施例中的心情确定流程图。

图5显示为本发明的基于图片的心情统计方法于一实施例中的统计流程图。

图6显示为本发明的基于图片的心情统计方法于一实施例中的分类流程图。

图7显示为本发明的基于图片的心情统计方法于一实施例中的下雨堵车图片心情确定流程图。

图8显示为本发明的基于图片的心情统计系统于一实施例中的结构示意图。

元件标号说明

8基于图片的心情统计系统

81标注信息获取模块

82心情确定模块

83分类模块

84统计模块

s21～s24步骤

s211～s213步骤

s221～s223步骤

s241～s242步骤

s241a～s241b步骤

s71～s76步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明所述基于图片的心情统计方法、系统、介质及设备可以智能地对用户车机端或移动终端的图片按心情进行分类统计，以告知用户在一定周期内心情好或者心情不好的次数以及具体信息，增强了用户与智能设备的情感交互，使得用户的情感需求得到关注并以此调节用户的心情状态。

以下将结合图示对本实施例所提供的基于图片的心情统计方法、系统、介质及设备进行详细描述。

如图1所示，于一实施例中，所述基于图片的心情统计方法应用于移动终端或车机端。用户移动终端中的图片通过一应用程序对拍照的图片进行标注，并通过标注的信息对心情好和/或心情不好的图片进行统计；用户车机端中的图片通过内设的应用程序接收移动终端标注好的图片并通过标注的信息对心情好和/或心情不好的图片进行统计或者仅通过用户的车机端与移动终端的无线通信接收移动终端的心情统计结果，并将心情统计结果显示在车载显示屏上。

在具体的应用场景中，用户点击自己喜欢的照片，选择分享到地图应用或者车机应用，系统自动生成基于一段时间比如本周周末，或者某个旅行地点的照片集；用户上车之后，可以在车上看到自己喜欢的照片集和视频，其他人也可以快速的收集这个照片集到自己的移动终端或车机端，以方便下次旅行和生活使用；用户在浏览时候，可通过触控动作、按键操作或语音操作查看某一周期内自己心情好的图片和心情不好的图片。进一步地，可通过移动终端或车机端向用户的手机推送心情统计结果，用户在浏览心情好的图片时显示开心的祝福语或赞美词，用户在浏览心情不好的图片时显示安慰的话语或励志的短句。

如图2所示，于一实施例中，当所述基于图片的心情统计方法应用于车机端时，照片应用支持一个公共的分享接口，把照片发送到我的车这个应用；把照片同步到云端，用户上车后自动下载到车机端；云端服务器根据照片携带的地址信息进行分类，根据照片的识别，根据照片内容自动分类，比如风景，食物，人物，物品，建筑等；可以作为一个相册浏览，或者地址进行导航、分享推荐等各种应用，根据图片所携带的标注信息对图片进行心情统计。

具体包括以下几个步骤：

s21，获取图片的标注信息。

具体地，所述图片的标注信息为用户通过车机端或移动终端针对图片内容进行标注的关联信息，所述图片的标注信息可以显示于图片上或不显示于图片上仅通过后台控制系统进行关联，以方便调取。

如图3所示，于一实施例中，s21包括：

s211，获取所述图片的文字标注信息。

具体地，在下雨堵车图片中包含有文字标注信息：为什么这场雨还不停，下雨又堵车，上班又要迟到了，心情一点也不好。

s212，获取所述图片的语音标注信息，将所述语音标注信息转换为所述文字标注信息。

具体地，在下雨堵车图片中包含有语音标注信息：心情是灰色的，还没有吃早饭，肚子饿的咕咕叫。将该语音标注信息进行文本转换，得到一一对应的文字内容。

s213，获取所述图片的表情标注信息，将所述表情标注信息转换为所述文字标注信息。

具体地，在下雨堵车图片中包含有表情标注信息，所述表情标注信息为一个难过的小人头像，该小人头像可以是微信、qq或其他社交软件中设置的表情图标。每个小人头像均可链接一个表示情绪的词语，例如：微笑、大笑、生气或流泪。表示情绪的词语即为所述语音标注信息转换的文字标注信息，在下雨堵车图片中转换后的文本标注信息为：难过。

s22，根据所述标注信息提取所述图片的心情特征词，并根据所述心情特征词确定心情类型。

具体地，在所述下雨堵车图片的文字标注信息中可通过“心情一点也不好”明确心情特征词为难过；在所述下雨堵车图片的语音标注信息中可通过“心情是灰色的”明确心情特征词为难过；在所述下雨堵车图片的表情标注信息中可确定心情特征词为难过。

如图4所示，于一实施例中，s22包括：

s221，将所述标注信息进行语义识别，将语义识别的内容与预设心情词库进行匹配；所述预设心情词库中包括至少一种心情，且每一种心情对应多个特征词。

具体地，对所述下雨堵车图片的文字标注信息以及其他标注信息转换的文字标注信息进行语义识别，其中，原文字标注信息中可通过“心情一点也不好”明确心情特征词为难过；语音标注信息转换的文字标注信息中可通过“心情是灰色的”明确心情特征词为难过；表情标注信息中可确定心情特征词为难过。例如，所述预设心情词库中有“哀”这种心情，且该种心情对应的特征词有：不开心、难过、伤心、心碎、不高兴等。由此，下雨堵车图片的“难过”与所述预设心情词库“哀”这种心情中的“难过”特征词匹配成功。

s222，提取所述语义识别的内容中在所述预设心情词库中出现的特征词，并在所述预设心情词库中相应查找到所述特征词归属的心情；所述心情包括：喜、怒、哀、乐、恐、惊和/或思。

具体地，所述语义识别的内容为“难过”，且在所述预设心情词库中也匹配到“难过”，因为“难过”这一特征词在预设心情词库中归属于“哀”这种心情，所以下雨堵车图片也对应的心情也为“哀”。

需要说明的是，所述预设心情词库中的心情除按照上述喜、怒、哀、乐、恐、惊和/或思进行分类之外，其他可明显表示心情分类的表述设置方式也包括在本申请的保护范围内。

s223，将相应查找到所述特征词归属的心情作为所述图片的心情类型。

具体地，因为所述下雨堵车图片在预设心情词库中对应的心情为“哀”，所以将“哀”作为所述下雨堵车图片的心情类型。

s23，按照所述心情类型对所有的所述图片进行分类。

具体地，所述心情类型为每一张图片赋予了一个心情属性，将该心情属性作为所有图片分类的依据。需要说明的是，所述分类可以是将原先按照内容属性进行分类的风景图片、旅游图片、美食图片或家庭图片等分类顺序打乱，按照心情属性重新分类；所述分类还可以是保留原内容属性的图片分类，仅将分类操作作为心情统计的预处理操作，单独做出一个心情的分类仅用于心情统计，而不用于用户的浏览。

s24，统计预设周期内每一个分类的图片数目。

具体地，心情类型有很多种，若是将每一种心情类型作为一个分类，则分类偏多，因此，可对心情类型作进一步分类，以明确表明图片所表达的用户状态为心情好或不好。

如图5所示，于一实施例中，s24包括：

s241，将预设周期内不同心情类型的图片划分为两类，一类为用户心情好的图片，另一类为用户心情不好的图片。

如图6所示，于一实施例中，s241包括：

s241a，将心情类型为喜与乐的图片作为用户心情好的图片。

具体地，喜和忧是一对，乐和苦是一对，乐更加强烈，喜相对缓和一些。所以常常用乐和苦修饰身体的状态，用喜和忧修饰思想精神上的状态。例如微笑的表情可看作是“喜”，大笑的表情可看作是“乐”。

s241b，将心情类型为怒、哀、恐、惊与思的图片作为用户心情不好的图片。

具体地，“怒”，指人一旦遇到不合理的事情，或因事未遂，而出现的气愤不平、怒气勃发的现象。“哀”即“悲”，是由于哀伤、痛苦而产生的一种情态。“恐”，是惧怕的意思，因精神极度紧张而造成的胆怯。“惊”，是突然遇到非常事变，导致精神上的卒然紧张。“思”，就是集中精力考虑问题。思虑完全是依靠人的主观意志来加以支配的。上述不同的心情类型因不同原因最终导致用户的心情不好。

s242，统计用户心情好的图片数目和用户心情不好的图片数目。

于一实施例中，将所述预设周期内每一个分类的图片列表显示，并将每一个分类的图片数目以统计图形式显示。

具体地，通过每一个分类的图片列表显示可使用户针对某一分类进行浏览；在用户分类浏览时设置时间树杈表，例如2019年6月份心情好的图片或者照片，用户可通过分叉点进一步选择2019年6月份中旬或2019年6月份第一周心情好的照片，以供用户精确定位某一张图片。所述统计图包括柱状图、条形图、饼状图、折线图和/或其他可表示统计结果的图表形式。

于一实施例中，接收用户针对其中一个分类的图片浏览指令，并向用户推送心情统计表；所述心情统计表显示用户心情好的时间与地点和/或用户心情不好的时间与地点。

具体地，接收所述图片浏览指令后，以手机短信或微信公众号消息推送的方式进行心情统计表的推送，所述心情统计表推送时告知用户在所选时间段内心情好或不好的时间和地点。另一方面，接收所述图片浏览指令后，通过移动终端或车机端向用户播放语音，当用户浏览心情好的图片时，播放带有赞美声、喝彩声、掌声的语音；当用户浏览心情不好的图片时，播放轻音乐、励志语音或安慰的话语，进一步地，可调用云端明星的语音或者该用户喜欢的一个特定偶像的语音对用户进行安慰与鼓励。

如图7所示，将下雨堵车图片作为一具体实施例。下雨堵车图片呈现了用户于车内驾驶座位向外拍摄的路况照片，漂泊大雨，前面还有很多拥堵的车辆。下雨堵车图片的心情确定步骤包括：

s71，获取下雨堵车图片中添加的“难过”表情标注信息。

s72，将“难过”表情转为文字内容“难过”。

s73，在所述预设心情词库中查找“难过”这一特征词。

s74，确定“难过”这一特征词在预设心情数据库中归属的心情为“哀”。

s75，将归属的心情“哀”确定为该下雨堵车图片的心情类型。

s76，将心情为“哀”的下雨堵车图片确定为用户心情不好的图片，以用于统计。

需要说明的是，本发明所述的基于图片的心情统计方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。

如图8所示，于一实施例中，所述基于图片的心情统计系统8应用于移动终端或车机端，具体包括标注信息获取模块81、心情确定模块82、分类模块83和统计模块84。

所述标注信息获取模块81用于获取图片的标注信息。

于一实施例中，所述标注信息获取模块81具体用于获取所述图片的文字标注信息；和/或获取所述图片的语音标注信息，将所述语音标注信息转换为所述文字标注信息；和/或获取所述图片的表情标注信息，将所述表情标注信息转换为所述文字标注信息。

所述心情确定模块82用于根据所述标注信息提取所述图片的心情特征词，并根据所述心情特征词确定心情类型。

于一实施例中，所述心情确定模块82具体用于将所述标注信息进行语义识别，将语义识别的内容与预设心情词库进行匹配；所述预设心情词库中包括至少一种心情，且每一种心情对应多个特征词；提取所述语义识别的内容中在所述预设心情词库中出现的特征词，并在所述预设心情词库中相应查找到所述特征词归属的心情；所述心情包括：喜、怒、哀、乐、恐、惊和/或思；将相应查找到所述特征词归属的心情作为所述图片的心情类型。

所述分类模块83用于按照所述心情类型对所有的所述图片进行分类。

所述统计模块84用于统计预设周期内每一个分类的图片数目。

于一实施例中，所述统计模块84具体用于将预设周期内不同心情类型的图片划分为两类，一类为用户心情好的图片，另一类为用户心情不好的图片；统计用户心情好的图片数目和用户心情不好的图片数目。

需要说明的是，应理解所述基于图片的心情统计系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现，也可以全部以硬件的形式实现，还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如：某一模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述系统的某一个芯片中实现。此外，某一模块也可以以程序代码的形式存储于上述系统的存储器中，由上述系统的某一个处理元件调用并执行以下某一模块的功能。其它模块的实现与之类似。这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以下各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

以下这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)，一个或多个数字信号处理器(digitalsingnalprocessor，简称dsp)，一个或者多个现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)等。当以下某个模块通过处理元件调用程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，如中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)或其它可以调用程序代码的处理器。这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称soc)的形式实现。

需要说明的是，本发明所述基于图片的心情统计系统可以实现本发明所述基于图片的心情统计方法，但本发明所述的基于图片的心情统计方法的实现装置包括但不限于本实施例列举的所述基于图片的心情统计系统的结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本发明的保护范围内。需要说明的是，所述基于图片的心情统计方法和所述基于图片的心情统计系统也适用于视频、歌曲、朋友圈消息等其他视听多媒体形式内容的浏览应用中，并包含在本发明的保护范围内。

于一实施例中，本发明的计算机存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述基于图片的心情统计方法。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的计算机可读存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机存储介质。

于一实施例中，本发明的设备包括：处理器、存储器、收发器、通信接口或/和系统总线。存储器和通信接口通过系统总线与处理器和收发器连接并完成相互间的通信，存储器用于存储计算机程序，通信接口用于和其他设备进行通信，处理器和收发器用于运行计算机程序，使所述设备执行所述基于图片的心情统计方法的各个步骤。

上述提到的系统总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。通信接口用于实现数据库访问装置与其他设备(如客户端、读写库和只读库)之间的通信。存储器可能包含随机存取存储器(randomaccessmemory，简称ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，简称cpu)、网络处理器(networkprocessor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，简称dsp)、专用集成电路(扫描应用程序licationspecificintegratedcircuit，简称asic)、现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

于一实施例中，所述设备为车机端或移动终端。所述移动终端包括并不限于智能手机、平板电脑和pda(personaldigitalassistant，个人数字助理)。

综上所述，本发明所述基于图片的心情统计方法、系统、介质及设备可以智能地对用户车机端或移动终端的图片按心情进行分类统计，以告知用户在一定周期内心情好或者心情不好的次数以及具体信息，增强了用户与智能设备的情感交互，使得用户的情感需求得到关注并以此调节用户的心情状态。从一定程度上引导用户可以无所顾忌、毫无保留的、更真实的倾诉自己内心所想，不必担心是否会将负能量信息带与他人或自己的正能量信息引起他人的反感，使得用户通过一种与图片关联的心情日记的方式了解自己的心情变化。本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。