[發(fā)明專利]一種基于人工智能的電子競技運營信息管理系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110090484.3 | 申請日： | 2021-01-22 |
| 公開（公告）號： | CN112784239B | 公開（公告）日： | 2022-05-27 |
| 發(fā)明（設計）人： | 孫志明 | 申請（專利權(quán)）人： | 南京匯智互娛網(wǎng)絡科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F21/32 | 分類號： | G06F21/32;G06V40/16;G06V40/18;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京高航知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11530 | 代理人： | 喬浩剛 |
| 地址： | 210039 江蘇省南京市雨*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 人工智能 電子競技 運營 信息管理 系統(tǒng) | ||
1.一種基于人工智能的電子競技運營信息管理系統(tǒng)，其特征在于，其包括運營信息輸入模塊、運營信息檢測模塊、運營信息存儲模塊；
所述運營信息輸入模塊用于具有輸入權(quán)限的運營人員輸入電子競技活動的運營信息，并將所述運營信息傳輸至運營信息檢測模塊；
所述運營信息檢測模塊用于使用預先訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型對所述運營信息進行準確性分析以及用于在所述運營信息通過準確性分析后，則將所述運營信息傳輸至運營信息存儲模塊；
所述運營信息存儲模塊用于接收并存儲所述運營信息；
所述運營信息輸入模塊包括權(quán)限認證子模塊、輸入子模塊和傳輸子模塊；
所述權(quán)限認證子模塊用于判斷需要使用輸入子模塊的運營人員是否具有輸入權(quán)限，若是，則向所述運營人員開放使用輸入子模塊的權(quán)限；
所述輸入子模塊用于具有輸入權(quán)限的運營人員輸入所述電子競技活動的運營信息，并將所述運營信息傳輸至傳輸子模塊；
所述傳輸子模塊用于將所述運營信息傳輸至運營信息檢測模塊；
所述權(quán)限認證子模塊包括驗證信息獲取單元、驗證信息處理單元和驗證信息匹配單元；
所述驗證信息獲取單元用于獲取所述需要使用輸入子模塊的運營人員的臉部圖像，并將所述臉部圖像發(fā)送至所述驗證信息處理單元；
所述驗證信息處理單元用于獲取所述臉部圖像中包含的特征信息，并將所述特征信息發(fā)送至所述驗證信息匹配單元；
所述驗證信息匹配單元用于將驗證信息處理單元獲取的特征信息與所有具有使用所述輸入子模塊的權(quán)限的運營人員的臉部圖像的特征信息進行匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果判斷所述需要使用輸入子模塊的運營人員是否具有輸入權(quán)限；
所述獲取所述臉部圖像中包含的特征信息，包括：
對所述臉部圖像進行膚色檢測，獲取所述臉部圖像中包含的膚色像素點；
對所述膚色像素點進行連通域檢測，分別獲取每個連通域所包含的像素點的總數(shù)；
對所有的連通域進行編號，分別計算每個連通域在所述臉部圖像中的面積占比；
將所述面積占比大于預設的占比閾值的連通域的編號存入連通域集合中；
按照面積占比從大到小對連通域集合中的編號對應的連通域進行人眼檢測，獲取左眼區(qū)域和右眼區(qū)域；
在所述臉部圖像中分別獲取左眼區(qū)域和右眼區(qū)域的中心像素點nodeleft和noderight，并求取nodeleft和noderight之間的距離distlr；
獲取nodeleft和noderight之間的連線的中點的像素點nodemid，將nodemid的坐標記為(xmid,ymid)，并根據(jù)(xmid,ymid)確定人臉區(qū)域圖像；
對所述人臉區(qū)域圖像進行灰度化處理，獲得灰度化圖像；
對所述灰度化圖像進行降噪處理，獲得降噪圖像；
對所述降噪圖像進行特征信息的提取，獲得所述臉部圖像中包含的特征信息；
對所述臉部圖像進行膚色檢測，獲取所述臉部圖像中包含的膚色像素點，包括：
將分別使用改進的YCrCb膚色模型、膚色直方圖統(tǒng)計模型、高斯膚色模型對所述臉部圖像進行膚色檢測獲得的皮膚圖像分別記為skin1、skin2、skin3；
對于所述臉部圖像中的像素點noded，使用下述規(guī)則判斷其是否屬于膚色像素點：
若skin1和skin2中包含noded或
skin1和skin3中包含noded或
skin2和skin3中包含noded或
skin1、skin2、skin3中均包含noded，則noded屬于膚色像素點，否則，noded不屬于膚色像素點；
所述對所述人臉區(qū)域圖像進行灰度化處理，獲得灰度化圖像，包括：
使用下述公式對所述人臉區(qū)域圖像進行灰度化處理，獲得第一圖像：
nof(a)＝0.298×R(a)+0.577×G(a)+0.125×B(a)
式中，a表示所述人臉區(qū)域圖像中的像素點，R(a)、G(a)、B(a)分別表示a在RGB顏色模型中的紅色分量、綠色分量和藍色分量，nof(a)表示a的像素值，nof表示第一圖像；
對所述人臉區(qū)域圖像進行增強處理，獲得增強圖像；
對所述增強圖像進行彩色圖像邊緣檢測，獲得邊緣像素點；
求取所述增強圖像中的相鄰像素點之間的像素值差異信息；
對于所述邊緣像素點在所述第一圖像中對應的像素點，保留其像素值不變，并根據(jù)所述像素值差異信息對所述第一圖像中的剩余像素點進行像素值修正，獲得灰度化圖像；
對所述人臉區(qū)域圖像進行增強處理，獲得增強圖像，包括：
將所述人臉區(qū)域圖像轉(zhuǎn)換到Lab顏色空間，獲取各個像素點的L、a、b三個分量的值；
使用下述公式對所述人臉區(qū)域圖像進行增強處理：
式中，(u,v)表示像素點的坐標，l(u,v)表示坐標為(u,v)的像素點的L分量的值，stl(u,v)表示增強處理后的坐標為(u,v)的像素點的L分量的值，mithr和mathr表示預設的第一處理閾值和第二處理閾值，ta表示預設的控制參數(shù)，lmi和lma分別表示所述人臉區(qū)域圖像在Lab顏色空間中的L分量的最小值和最大值，min表示選擇函數(shù)，選取括號內(nèi)的較小值；
聯(lián)合a(u,v)、b(u,v)、stl(u,v)，將圖像從Lab顏色空間轉(zhuǎn)換回RGB顏色空間，得到增強圖像。
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