[发明专利]显示设备与智能场景画质参数调整方法

说明书

本申请一些实施例提供了一种显示设备与智能场景画质参数调整方法。显示设备包括显示器和控制器。其中，显示器用于显示用户界面，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。本申请不仅能够提高场景识别的准确率，还可以根据场景类别调整画质参数，从而提升用户的观看体验。

技术领域

本申请涉及智能图像识别技术领域，尤其涉及一种显示设备与智能场景画质参数调整方法。

背景技术

显示设备是指能够输出具体显示画面的终端设备，如智能电视、移动终端、智能广告屏、投影仪等。随着显示设备的快速发展，显示设备的功能将越来越丰富，性能也越来越强大，可实现双向人机交互功能，集影音、娱乐、数据等多种功能于一体，用于满足用户多样化和个性化需求。

随着科技的发展和人们生活水平的不断提高，各种智能设备如电视设备网络播放设备的使用越来越普及，人们对智能设备的智能化要求越来越高。通过AI智能识别出观看内容的节目信息，如UI界面、游戏、动画、电影等。目前出现很多将深度学习应用于智能电视的方法，用来协助智能电视识别用户观看内容的节目信息。卷积神经网络是上述方法中的一种，通过在智能电视上运行训练好的卷积神经网络模型，使卷积神经网络模型分析并通知智能电视当前用户观看内容的节目信息。例如，当用户观看电影类别的视频时，可以识别出是爱情电影或动作电影。

但卷积神经网络模型对比较接近的场景不易区分。例如用户在播放任意电视源时，卷积神经网络模型无法识别出是爱情电影还是爱情电视剧。并且对于分屏场景，卷积神经网络模型也无法进行识别，例如用户在左侧开启视频功能，右侧观看体育直播，卷积神经网络模型会产生错误信息，因此无法确定用户当前的视频场景，从而无法针对不同的视频场景调整画质参数，影响用户的视觉体验。

发明内容

本发明提供了一种显示设备与智能场景画质参数调整方法。以解决当用户使用机顶盒进行连续换台时，画面忽明忽暗以及对相近场景不易区分的问题，还有在显示设备分屏情况下无法识别场景的问题。

第一方面，本申请一些实施例提供了一种显示设备，所述显示设备包括：

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。

第二方面，本申请一些实施例提供了一种智能场景画质参数调整方法，应用于显示设备，所述显示设备包括显示器和控制器，所述方法包括：

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。