[发明专利]一种蓝牙连接成功率的自动统计方法

权利要求书

1.一种蓝牙连接成功率的自动统计方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：构建蓝牙连接触发模块和蓝牙连接记录模块；

步骤2：蓝牙连接触发模块触发，发起蓝牙连接；

步骤3：获得结果，蓝牙连接记录模块记录连接结果至指定目录；若蓝牙连接成功，则写截图或字符至指定目录A，若失败则写至指定目录B，作为复核基础数据；

步骤4：若达到指定循环次数，则进行下一步，否则，蓝牙连接触发模块给出断开指令，返回步骤2；

步骤5：读取指定目录中的连接结果，统计蓝牙连接成功率；所述步骤5包括以下步骤：

步骤5.1：读取指定目录中用于标识连接结果的截图；令C为0；

步骤5.2：将截图分割为M×N的区块，对所有区块进行检索，对非汉字的线条图设置最小外接矩形；

所述步骤5.2包括以下步骤：

步骤5.2.1：对截图进行字符预识别，确认最小字符的长和宽；

步骤5.2.2：将截图分割为M×N的区块，若M和N不为最小字符的长和宽的整数倍，则遍历区块边缘，调节相邻区块间的分割位置，使得任一区块边缘处的字符完整；

步骤5.2.3：对所有区块进行检索，对非汉字的线条图设置最小外接矩形；

步骤5.3：以蓝牙连接成功标识作为掩模，对所有最小外接矩形内的图样进行图像处理；

步骤5.4：将任一处理后的图像输入神经网络，若为蓝牙标识，则C加1，直至遍历所有处理后的图像，输出C；；所述神经网络的获取包括以下步骤：

步骤5.4.1：获取公开图库中对应蓝牙连接成功的图像集；

步骤5.4.2：将图像集进行预处理，将图像的像素值归一化；

步骤5.4.3：基于 AlexNet 结构构建卷积神经网络，包括顺次设置的5 层卷积层和 3层全连接层，卷积层激励函数为RELU，局部响应归一化，经过池化，得到最大化平均的多元逻辑回归；

步骤5.4.4：取所有图像输入卷积神经网络进行训练，直至神经网络稳定；

步骤5.5：计算蓝牙连接成功率P，P=C/循环次数；

所述方法包括复核方法；获取复核基础数据，读取指定目录A中的图片数量a、指定目录B中的图片数量b，计算复核蓝牙连接成功率P'，P'=a/(a+b)；调整神经网络直至|P-P'|/P'的值小于等于预设值。

2.根据权利要求1所述的一种蓝牙连接成功率的自动统计方法，其特征在于：所述蓝牙连接触发模块配合设置于用户端，由用户端发起请求，若用户合法，则蓝牙连接触发模块工作，否则，拒绝连接。

3.根据权利要求1所述的一种蓝牙连接成功率的自动统计方法，其特征在于：所述蓝牙连接记录模块配合设置于服务器。

4.根据权利要求1所述的一种蓝牙连接成功率的自动统计方法，其特征在于：所述步骤3中，结果为用户端得到被请求端反馈信息的瞬间的截图。

5.根据权利要求1所述的一种蓝牙连接成功率的自动统计方法，其特征在于：所述步骤4中，循环次数大于等于100次。

6.根据权利要求1所述的一种蓝牙连接成功率的自动统计方法，其特征在于：所述步骤5.3中，图像处理包括将最小外接矩形内的图样进行长和宽的等比缩放、旋转和翻转。