基於設備屏幕的觸控點分類方法和裝置與流程
2023-09-09 15:07:35 4
本發明涉及觸控設備檢測技術領域，特別涉及一種基於設備屏幕的觸控點分類方法和裝置。
背景技術：
眾所周知，在可觸控交互式大屏幕系統中，觸控點的識別為核心問題。其中最常用的方法為設置固定的面積、周長閾值，對攝像頭所攝照片中所有位置的光斑都通過該閾值來判別，在範圍內的為有效觸控點，否則無效。
但在實際使用中，這種方式會將很多噪點包括其中，如長條形噪點等。更為嚴重的是，由攝像頭導致的近大遠小問題距離攝像頭近的光斑在照片中表現得更大；由雷射器打出的雷射面存在距離雷射器近的光斑表現得大的問題。在這兩種因素的影響下，如下情況變得亟待解決：難以確定一組固定的適用於全部情況的閾值；在確定了對於某一特定系統合適的閾值，即可將照片中最小光斑與最大光斑包括其中又足夠緊的閾值之後，一些距離攝像頭較遠、其位置聚光面較弱但面積較大的噪點會變得難以分辨。
技術實現要素：
鑑於此，有必要針對傳統技術存在的問題，提供了一種基於設備屏幕的觸控點分類方法和裝置，能夠實現噪點或者有效觸控點的有效識別的操作，且具有較高的準確性、靈活性與易用性。
為達到發明目的，提供一種基於設備屏幕的觸控點分類方法，所述方法包括：對設備進行校準操作，其中，所述設備為可觸控設備；基於校準後的所述設備，在預設周期內採集數據並根據採集到的數據執行圖像中屏幕位置的標定操作，其中，所述屏幕為所述設備的組成部件，用於接收用戶操作行為；判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋所述設備的所述屏幕時，停止採集，並將此時採集的數據定義為訓練用數據；對所述訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本；選擇單類分類器，對輸入、輸出以及核函數進行定義，並對所述核函數的參數進行賦值與執行訓練，生成分類器，其中，所述核函數為自由徑向基核函數或高斯核函數；生成的所述分類器對所述設備通過所述屏幕獲取的觸控點進行分類，生成分類結果；通過所述分類結果，完成對所述觸控點的判斷。
在其中一個實施例中，所述將此時採集的數據定義為訓練用數據的步驟之後包括：對所述訓練用數據的多個特徵參數進行獲取，其中，所述多個特徵參數包括所述觸控點形成的光斑的橫縱坐標位置、面積以及長軸長。
在其中一個實施例中，所述判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋所述設備的屏幕時，停止採集包括：判斷所述訓練用數據是否以橫縱坐標均縮小8倍後滿足所述屏幕的全覆蓋；若滿足，則確定所述訓練用數據完成所述屏幕的全覆蓋操作。
在其中一個實施例中，所述對所述訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本包括：對於所述觸控點相同的所述橫縱坐標位置，選取面積與長軸長的最大值，並對面積是否為零進行判斷；若面積為零時，則刪除當前所述訓練用數據，否則，將(8x+1，8y+1，4×area，100×axis)進行存儲；再對alpha進行賦值調整，將(8x+1，8y+1，4×alpha×alpha×area，100×alpha×axis)進行存儲，生成所述訓練樣本；其中，x為所述觸控點在圖像中的橫坐標，y為所述觸控點在圖像中的縱坐標，area為所述觸控點在圖像中所佔像素點總數，定義為面積，axis為所述觸控點形成的多邊形的長軸長，alpha為調整所述觸控點取樣參數，alpha值為0-1之間的所有數值。
在其中一個實施例中，所述通過所述分類結果，完成對所述觸控點的判斷包括；當所述分類結果為0時，則判定所述觸控點為噪點；當所述分類結果為1時，則判定所述觸控點為真實觸控點。
在其中一個實施例中，還包括：在預設周期內對所述觸控點為所述真實觸控點執行採集；獲取採集到的多個所述真實觸控點的電容信號大小和位置；獲取採集到的多個所述真實觸控點的最大電容信號以及最小電容信號；對多個所述真實觸控點的所述電容信號與預設電容信號閾值進行判斷；當所述真實觸控點的所述電容信號大於所述預設電容信號閾值，則判定所述真實觸控點為有效觸控點。
在其中一個實施例中，所述預設電容信號閾值＝所述真實觸控點的所述最大電容信號×所述真實觸控點的彈性參數+所述真實觸控點的所述最小電容信號×(1-所述真實觸控點的所述彈性參數)。
在其中一個實施例中，所述彈性參數為介於0.25至0.75之間的常數。
在其中一個實施例中，所述彈性參數為0.5。
基於同一發明構思的一種基於設備屏幕的觸控點分類裝置，所述裝置包括：校準模塊，用於對設備進行校準操作，其中，所述設備為可觸控設備；標定模塊，用於基於校準後的所述設備，在預設周期內採集數據並根據採集到的數據執行圖像中屏幕位置的標定操作，其中，所述屏幕為所述設備的組成部件，用於接收用戶操作行為；訓練用數據獲取模塊，用於判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋所述設備的所述屏幕時，停止採集，並將此時採集的數據定義為訓練用數據；訓練樣本生成模塊，用於對所述訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本；分類器生成模塊，用於選擇單類分類器，對輸入、輸出以及核函數進行定義，並對所述核函數的參數進行賦值與執行訓練，生成分類器，其中，所述核函數為自由徑向基核函數或高斯核函數；分類模塊，用於生成的所述分類器對所述設備通過所述屏幕獲取的觸控點進行分類，生成分類結果；觸控點判斷模塊，用於通過所述分類結果，完成對所述觸控點的判斷。
本發明提供的一種基於設備屏幕的觸控點分類方法和裝置。對設備進行校準操作，其中，設備為可觸控設備；基於校準後的設備，在預設周期內採集數據並根據採集到的數據執行圖像中屏幕位置的標定操作，其中，屏幕為設備的組成部件，用於接收用戶操作行為；判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋設備的屏幕時，停止採集，並將此時採集的數據定義為訓練用數據；對訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本；選擇單類分類器，對輸入、輸出以及核函數進行定義，並對核函數的參數進行賦值與執行訓練，生成分類器，其中，核函數為自由徑向基核函數或高斯核函數；生成的分類器對設備通過屏幕獲取的觸控點進行分類，生成分類結果；通過分類結果，完成對觸控點的判斷。該方法解決了傳統技術中對觸控點進行判斷的不夠準確的問題，實現了對觸控點中的噪點或者有效觸控點的有效識別的操作，且具有較高的準確性、靈活性與易用性。
附圖說明
圖1為本發明一個實施例中的一種基於設備屏幕的觸控點分類方法的步驟流程圖；以及
圖2為本發明一個實施例中的一種基於設備屏幕的觸控點分類裝置的結構示意圖。
具體實施方式
為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例對本發明基於設備屏幕的觸控點分類方法和裝置進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，並不用於限定本發明。
如圖1所示，為一個實施例中的一種基於設備屏幕的觸控點分類方法的步驟流程圖。具體包括以下步驟：
步驟101，對設備進行校準操作，其中，設備為可觸控設備。
步驟102，基於校準後的設備，在預設周期內採集數據並根據採集到的數據執行圖像中屏幕位置的標定操作，其中，屏幕為設備的組成部件，用於接收用戶操作行為。
本實施例中，通過對設備首先進行校準操作，繼而可一次性的採集多個數據，並根據一次性採集的多個數據標定圖像中的屏幕位置。需要說明的是，除了對設備進行校準時，一次性的採集多個數據執行圖像中屏幕位置的標定操作之外，還可以在實際使用中完成數據的採集，逐步實現圖像中屏幕位置的標定操作。
步驟103，判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋設備的屏幕時，停止採集，並將此時採集的數據定義為訓練用數據。
本實施例中，將此時採集的數據定義為訓練用數據的步驟之後包括：對訓練用數據的多個特徵參數進行獲取，其中，多個特徵參數包括觸控點形成的光斑的橫縱坐標位置、面積以及長軸長。
具體的，用戶在屏幕上任意划動，獲取不同觸控點作為訓練用數據，以及獲取不同觸控點的信息。例如，對每個觸控點形成的光斑的位置、面積、長軸長進行獲取並存儲，構成一個四維向量w＝(x,y,area,axis)。其中x，y為該光斑中心在圖像中的橫縱坐標；area為光斑在圖像中所佔像素點，即面積；axis為光斑形成多邊形的長軸長。需要說明的是，存儲時對每個觸控點的橫縱坐標模設置為4。
進一步地，判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋設備的屏幕時，停止採集包括：判斷訓練用數據是否以橫縱坐標均縮小8倍後滿足屏幕的全覆蓋；若滿足，則確定訓練用數據完成屏幕的全覆蓋操作。
步驟104，對訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本。
本實施例中，對訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本包括：對於觸控點相同的橫縱坐標位置，選取面積與長軸長的最大值，並對面積是否為零進行判斷；若面積為零時，則刪除當前訓練用數據，否則，將(8x+1，8y+1，4×area，100×axis)進行存儲；再對alpha進行賦值調整，將(8x+1，8y+1，4×alpha×alpha×area，100×alpha×axis)進行存儲，生成訓練樣本，其中，alpha為調整觸控點取樣參數，alpha值為介於0-1之間的所有常數，優選alpha為0.8。
其中，x為觸控點在圖像中的橫坐標，y為觸控點在圖像中的縱坐標，area為觸控點在圖像中所佔像素點總數，定義為面積，axis為觸控點形成的多邊形的長軸長，alpha為調整觸控點取樣參數，alpha值為介於0-1之間的所有常數。
步驟105，選擇單類分類器，對輸入、輸出以及核函數進行定義，並對核函數的參數進行賦值與執行訓練，生成分類器，其中，核函數為自由徑向基核函數或高斯核函數。例如，對參數gamma還有nu進行賦值，gamma＝0.0002，nu＝0.001。
步驟106，生成的分類器對設備通過屏幕獲取的觸控點進行分類，生成分類結果。
步驟107，通過分類結果，完成對觸控點的判斷。
本實施例中，通過分類結果，完成對觸控點的判斷包括；當分類結果為0時，則判定觸控點為噪點；當分類結果為1時，則判定觸控點為真實觸控點。
進一步地，該基於設備屏幕的觸控點分類方法還包括：在預設周期內對觸控點為真實觸控點執行採集；獲取採集到的多個真實觸控點的電容信號大小和位置；獲取採集到的多個真實觸控點的最大電容信號以及最小電容信號；對多個真實觸控點的電容信號與預設電容信號閾值進行判斷；當真實觸控點的電容信號大於預設電容信號閾值，則判定真實觸控點為有效觸控點。
其中，預設電容信號閾值＝真實觸控點的最大電容信號×真實觸控點的彈性參數+真實觸控點的最小電容信號×(1-真實觸控點的彈性參數)。且彈性參數為介於0.25至0.75之間的常數，優選的，彈性參數為0.5。
本發明提供的一種基於設備屏幕的觸控點分類方法。對設備進行校準操作，其中，設備為可觸控設備；基於校準後的設備，在預設周期內採集數據並根據採集到的數據執行圖像中屏幕位置的標定操作，其中，屏幕為設備的組成部件，用於接收用戶操作行為；判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋設備的屏幕時，停止採集，並將此時採集的數據定義為訓練用數據；對訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本；選擇單類分類器，對輸入、輸出以及核函數進行定義，並對核函數的參數進行賦值與執行訓練，生成分類器，其中，核函數為自由徑向基核函數或高斯核函數；生成的分類器對設備通過屏幕獲取的觸控點進行分類，生成分類結果；通過分類結果，完成對觸控點的判斷。該方法解決了傳統技術中對觸控點進行判斷的不夠準確的問題，實現了對觸控點中的噪點或者有效觸控點的有效識別的操作，且具有較高的準確性、靈活性與易用性。
基於同一發明構思，還提供了一種基於設備屏幕的觸控點分類裝置，由於此裝置解決問題的原理與前述一種基於設備屏幕的觸控點分類方法相似，因此，該裝置的實施可以按照前述方法的具體步驟實現，重複之處不再贅述。
如圖2所示，為一個實施例中的一種基於設備平的觸控點分類裝置的結構示意圖。該基於設備屏幕的觸控點分類裝置10包括：校準模塊100、標定模塊200、訓練用數據獲取模塊300、訓練樣本生成模塊400、分類器生成模塊500、分類模塊600和觸控點判斷模塊700。
其中，校準模塊100用於對設備進行校準操作，其中，設備為可觸控設備；標定模塊200用於基於校準後的設備，在預設周期內採集數據並根據採集到的數據執行圖像中屏幕位置的標定操作，其中，屏幕為設備的組成部件，用於接收用戶操作行為；訓練用數據獲取模塊300用於判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋設備的屏幕時，停止採集，並將此時採集的數據定義為訓練用數據；訓練樣本生成模塊400用於對訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本；分類器生成模塊500用於選擇單類分類器，對輸入、輸出以及核函數進行定義，並對核函數的參數進行賦值與執行訓練，生成分類器，其中，核函數為自由徑向基核函數或高斯核函數；分類模塊600用於生成的分類器對設備通過屏幕獲取的觸控點進行分類，生成分類結果；觸控點判斷模塊700用於通過分類結果，完成對觸控點的判斷。
本發明提供的一種基於設備屏幕的觸控點分類裝置。通過校準模塊100對設備進行校準操作，其中，設備為可觸控設備；再通過標定模塊200基於校準後的設備，在預設周期內採集數據並根據採集到的數據執行圖像中屏幕位置的標定操作，其中，屏幕為設備的組成部件，用於接收用戶操作行為；再通過訓練用數據獲取模塊300判斷採集的數據在預設閾值內覆蓋設備的屏幕時，停止採集，並將此時採集的數據定義為訓練用數據；繼而通過訓練樣本生成模塊400對訓練用數據進行規約與清洗操作，生成訓練樣本；再通過分類器生成模塊500選擇單類分類器，對輸入、輸出以及核函數進行定義，並對核函數的參數進行賦值與執行訓練，生成分類器，其中，核函數為自由徑向基核函數或高斯核函數；再通過分類模塊600使得生成的分類器對設備通過屏幕獲取的觸控點進行分類，生成分類結果；最終通過觸控點判斷模塊700通過分類結果，完成對觸控點的判斷。該裝置解決了傳統技術中對觸控點進行判斷的不夠準確的問題，實現了對觸控點中的噪點或者有效觸控點的有效識別的操作，且具有較高的準確性、靈活性與易用性。
本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過電腦程式來指令相關的硬體來完成，所述的程序可存儲於一計算機可讀取存儲介質中，該程序在執行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質可為磁碟、光碟、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory，ROM)或隨機存儲記憶體(Random Access Memory，RAM)等。
以上所述實施例的各技術特徵可以進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實施例中的各個技術特徵所有可能的組合都進行描述，然而，只要這些技術特徵的組合不存在矛盾，都應當認為是本說明書記載的範圍。
以上所述實施例僅表達了本發明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但並不能因此而理解為對本發明專利範圍的限制。應當指出的是，對於本領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬於本發明的保護範圍。因此，本發明專利的保護範圍應以所附權利要求為準。