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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市志和興實業(yè)有限公司申請的專利一種基于圖像內(nèi)容識別的數(shù)碼相框顯示智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114283075B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111488925.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/90；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像內(nèi)容識別的數(shù)碼相框顯示智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)是由林君蘭;熊志忠設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于圖像內(nèi)容識別的數(shù)碼相框顯示智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖像內(nèi)容識別的數(shù)碼相框顯示智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)，包括獲取模塊用于獲取所述數(shù)碼相框的當前顯示圖像；識別模塊用于對所述當前顯示圖像進行圖像內(nèi)容識別，得到第一內(nèi)容信息；第一控制模塊用于判斷所述第一內(nèi)容信息與預(yù)設(shè)的第二內(nèi)容信息的是否一致，在確定所述第一內(nèi)容信息與預(yù)設(shè)的第二內(nèi)容信息不一致時，根據(jù)所述第二內(nèi)容信息查詢數(shù)據(jù)庫，得到包括所述第二內(nèi)容信息的目標圖像，控制所述數(shù)碼相框?qū)⑺瞿繕藞D像顯示出來。有益效果：對第一內(nèi)容信息與用戶預(yù)設(shè)的第二內(nèi)容信息進行比對，進而及時的更換顯示圖像，解決了數(shù)碼相框顯示方式的單一化，增加了數(shù)碼相框的顯示方式的多樣性，提高了數(shù)碼相框的智能性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像內(nèi)容識別的數(shù)碼相框顯示智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖像內(nèi)容識別的數(shù)碼相框顯示智能調(diào)節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，包括： 獲取模塊，用于獲取所述數(shù)碼相框的當前顯示圖像； 識別模塊，用于對所述當前顯示圖像進行圖像內(nèi)容識別，得到第一內(nèi)容信息；所述識別模塊包括：灰度模塊，用于對所述數(shù)碼相框的當前顯示圖像進行圖像預(yù)處理，得到對應(yīng)的灰度圖像；圖像處理模塊，用于：獲取梯度圖像中每個像素點的第一灰度值，并篩選出最大的第一灰度值；將每個像素點的第一灰度值與預(yù)設(shè)水平梯度算子進行卷積運算，得到每個像素點的水平梯度值，并獲取每個像素點的水平梯度值的第一絕對值；篩選出最大的第一絕對值及最小的第一絕對值，并計算得到第一差值；分別將每個像素點的第一絕對值與所述最小的第一絕對值進行相減，得到若干個第二差值；分別計算若干個第二差值與所述第一差值的比值，得到每個像素點的第二灰度值；將每個像素點的第一灰度值與預(yù)設(shè)垂直梯度算子進行卷積運算，得到每個像素點的垂直梯度值，并獲取每個像素點的垂直梯度值的第二絕對值；篩選出最大的二絕對值及最小的第二絕對值，并計算得到第三差值；分別將每個像素點的第二絕對值與所述最小的第二絕對值進行相減，得到若干個第四差值；分別計算若干個第四差值與所述第二差值的比值，得到每個像素點的第三灰度值；對每個像素點的第二灰度值及第三灰度值進行加權(quán)求和處理，得到每個像素點的目標灰度值，根據(jù)每個像素點的目標灰度值，確定每個像素點的像素值，根據(jù)每個像素點的像素值生成梯度圖像；模型訓練模塊，用于：建立內(nèi)容識別模型；獲取樣本圖像集，將所述樣本圖像集輸入所述內(nèi)容識別模型中并根據(jù)預(yù)設(shè)損失函數(shù)進行迭代訓練；在對內(nèi)容識別模型訓練的過程中，獲取對所述內(nèi)容識別模型的已訓練迭代次數(shù)，并判斷所述已訓練迭代次數(shù)是否大于預(yù)設(shè)迭代次數(shù)，在確定所述已訓練迭代次數(shù)大于預(yù)設(shè)迭代次數(shù)時，對所述預(yù)設(shè)損失函數(shù)的參數(shù)進行調(diào)節(jié)處理，得到目標損失函數(shù)；根據(jù)目標損失函數(shù)對內(nèi)容識別模型進行迭代訓練，直到迭代次數(shù)完畢，得到訓練好的內(nèi)容識別模型；第五控制模塊，用于將所述梯度圖像輸入訓練好的內(nèi)容識別模型中，輸出相對應(yīng)的第一內(nèi)容信息； 第一控制模塊，用于判斷所述第一內(nèi)容信息與預(yù)設(shè)的第二內(nèi)容信息的是否一致，在確定所述第一內(nèi)容信息與預(yù)設(shè)的第二內(nèi)容信息不一致時，根據(jù)所述第二內(nèi)容信息查詢數(shù)據(jù)庫，得到包括所述第二內(nèi)容信息的目標圖像，控制所述數(shù)碼相框?qū)⑺瞿繕藞D像顯示出來。

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