[发明专利]一种基于目标检测和轮廓提取的儿童识绘图系统及方法在审

专利信息
申请号: 202110764391.4 申请日: 2021-07-06
公开(公告)号: CN113569869A 公开(公告)日: 2021-10-29
发明(设计)人: 龙海霞;徐新黎;肖杰;马骥;周艳波 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 目标 检测 轮廓 提取 儿童 绘图 系统 方法
【说明书】:

一种基于目标检测和轮廓提取的儿童识绘图系统,包括用户管理模块、图像管理模块、目标检测模块、问答模块和绘图模块。一种基于目标检测和轮廓提取的儿童识绘图方法,包括以下步骤:S1.注册登录;S2.选择图像或者由系统随机挑选图像;S3.服务器调用Faster R‑CNN算法进行目标检测;S4.客户端下载服务端识别后的图像并进行显示;S5.使用Candy算法对图像中的物体进行轮廓提取;S6.用户在绘图界面进行绘图,并最终完成画作。本发明有效满足了日趋增大的儿童识绘图教育需求,该方法形式新颖,可扩展性好,能有效激发儿童的学习兴趣并节省家长的时间和金钱成本,为儿童教育信息化智能化服务。

技术领域

本发明涉及计算机技术和教学系统技术领域,特别是指一种基于目标检测和轮廓提取的儿童识绘图系统及方法。

背景技术

儿童教育是儿童成长过程中的重要环节,关系着儿童未来德智体美的全面发展,越来越受到家长的关注。传统的儿童教育主要关注知识层面,儿童一般通过阅读书籍获取知识,但是儿童只能被动地接收书籍的知识,交互性较差,影响儿童学习的积极性,不利于创造性思维的开发。儿童早期对图片中物体的识别和绘制可以有效锻炼儿童的认知能力,有利于儿童智力开发,如何提供一种新颖的方式激发儿童识图绘图的兴趣是一个亟需解决并有着广大应用前景的问题。

近年来,随着计算机技术的快速发展,越来越多的计算机技术被应用于儿童教育领域。目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的核心问题之一,它的主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标,确定它们的类别和位置。轮廓提取指的是获取图像的外部轮廓特征,得到物体轮廓的曲线。目前,儿童识绘图领域主要采用于人工教学的方式,该方式很依赖于教育者的个人经验和水平,并且需要花费较大的时间和金钱,因此利用目标检测和轮廓提取技术构建一个形式新颖,交互友好,扩展能力强的儿童识绘图系统,能有效激发儿童认知事物的兴趣,同时培养儿童的绘画兴趣,最终达到寓教于乐帮助儿童快乐学习的目的。

发明内容

有鉴于此,本发明提供了一种基于目标检测和轮廓提取的儿童识绘图系统及方法,用于解决儿童识绘图需求,激发儿童的创造能力,减少成本。

为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:

一种基于目标检测和轮廓提取的儿童识绘图系统,包括用户管理模块、图像管理模块、目标检测模块、问答模块和绘图模块;

所述用户管理模块,用于管理用户,包含用户登录、注册以及用户管理,用户可通过注册页面注册个人账户,账户信息保存在数据库中,注册完成后用户可用自己注册的信息登录软件;

所述图像管理模块,用于管理图像,包含用户上传图像功能及随机给出图像功能,用户可根据需求进行选择,可在手机相册中选择图像上传至服务器也可选择由系统随机给出相关图像进行下一步的操作;

所述目标检测模块,用于检测图像中目标的类别和位置,以及对目标轮廓进行提取,包含服务端利用Faster R-CNN算法使用预训练好的模型对客户端上传的图像进行检测识别,识别出图像中物体种类,物体在图像中的位置,再将识别好的图像进行保存,使用Candy算法进行轮廓提取,将目标检测和轮廓提取结果进行保存等待下一步操作;

所述问答模块,用于和用户进行问答交互,包含比对用户所猜测的物体名称与服务端识别结果是否一致,并通过语音播报的形式反馈给用户;

所述绘图模块,用于用户绘图,系统将为用户提供画板供用户描绘物体,并给出物体的框图和轮廓供用户参考,方便用户临摹,同时可将用户描绘的物体保存下来,由用户组合成一幅画。

优选的,所述目标检测模块包括数据准备单元、目标检测单元和轮廓提取单元;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江工业大学,未经浙江工业大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110764391.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top