[发明专利]显示设备与智能场景画质参数调整方法

权利要求书

1.一种显示设备，其特征在于，包括：

显示器，被配置为显示用户界面；

控制器，被配置为：

获取用户输入的用于调整画质参数的控制指令；

响应于所述控制指令，对用户界面执行截屏操作，得到截屏图像；

在所述截屏图像中识别图形信息和文本信息；

通过分别计算所述图形信息和所述文本信息的掩膜向量，并将所述图形信息的掩膜向量与所述文本信息的掩膜向量相加，得到特征向量；

根据归一化指数函数计算所述特征向量，得到场景类别；

根据所述场景类别调整画质参数。

2.根据权利要求1所述的显示设备，其特征在于，所述图形信息包括全局图像信息和细节图像信息，所述文本信息包括文本散度信息和特定位置文本信息，所述控制器进一步被配置为：

在所述截屏图像中识别图形信息和文本信息的步骤中，按照预设间隔时间，对所述截图图像执行连续图像累积，得到连续图像；

对所述连续图像执行图像基本特征提取，得到图像类型和文本特征；

对所述图像类型执行全局检测，得到所述全局图像信息,以及对所述图像类型执行第一颗粒度检测，得到所述细节图像信息；

对所述文本特征执行文本散度检测，得到所述文本散度信息，以及对所述文本特征执行文本位置检测，得到所述特定位置文本信息。

3.根据权利要求2所述的显示设备，其特征在于，所述控制器进一步被配置为：

对所述连续图像执行图像基本特征提取，得到图像类型和文本特征的步骤前，对所述连续图像执行第二颗粒度检测，得到二维向量；

利用所述归一化指数函数对所述二维向量执行计算，得到第一数值和第二数值；

如果所述第一数值大于所述第二数值，则标记所述连续图像对应的场景类别是分屏场景；

按照分屏数量分割所述连续图像，得到等分图像；

对所述等分图像执行图像基本特征提取，得到所述图像类型和所述文本特征。

4.根据权利要求2所述的显示设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：

对所述连续图像执行图像基本特征提取，得到图像类型和文本特征的步骤中，获取所述连续图像的图像矩阵；

通过卷积运算缩减所述图像矩阵的分辨率，得到浅层图像特征矩阵；

对所述浅层图像特征矩阵执行卷积运算，得到中层图像特征矩阵；

对所述中层图像特征矩阵执行卷积运算，得到底层图像特征矩阵；

根据所述底层图像特征矩阵执行图像基本特征提取，得到所述图像类型和所述文本特征。

5.根据权利要求2所述的显示设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：

在执行对所述文本特征执行文本位置检测，得到所述特定位置文本信息的步骤中，对所述文本特征执行文本位置检测，得到文本位置信息；

对所述文本位置信息执行特征剪裁，得到文字图片；

将所述文字图片经过卷积运算，得到文字特征向量；

根据所述文字特征向量执行深度自注意力网络计算，得到所述特定位置文本信息。

6.根据权利要求5所述的显示设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：

在执行对所述文本特征执行文本散度检测，得到所述文本散度信息的步骤中，根据所述文本特征执行文本密度检测，得到文本密度信息；

根据所述文本密度信息和所述文本位置信息执行文本散度检测，得到所述文本散度信息。

7.根据权利要求2所述的显示设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：

在执行对所述图像类型执行第一颗粒度检测，得到所述细节图像信息的步骤中，对所述图像类型执行关键分区剪裁，得到特征区域；

将所述特征区域执行区域对齐，得到特征矩阵；

对所述特征矩阵执行卷积运算，得到图像分类向量；

通过所述归一化指数函数计算所述图像分类向量，得到所述细节图像信息。