CN111027354B - 一种学习内容获取方法及学习设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及教育技术领域，具体涉及一种学习内容获取方法及学习设备，包括：根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像；利用历史数据补偿拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；根据补偿后的拍摄图像确定待搜索内容，并获取待搜索内容对应的学习内容；其中，该历史数据包括在用户指定拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；该被遮挡区域为拍摄模组拍摄拍摄区域时被指定物遮挡的部分。实施本发明实施例，能够提高搜索准确率。

Description

一种学习内容获取方法及学习设备

技术领域

本发明涉及教育技术领域，具体涉及一种学习内容获取方法及学习设备。

背景技术

目前，大多数学习设备都提供内容搜索功能。如果用户想要搜索书本上的某一内容(例如某道题目或者某个知识点)，可以利用家教机对该内容进行拍摄，并利用拍摄得到的图像查找用户所需要的学习内容(例如某道题目对应的答案或者某个知识点对应的练习题目等)。然而，在某些情况下，当用户通过手指指定书本上想要搜索的内容时，容易出现手指遮挡书本内容的情况，进而导致家教机识别拍摄图像所得到的识别内容不完整，家教机的搜索准确率降低。

发明内容

本发明实施例公开一种学习内容获取方法及学习设备，能够提高搜索准确率。

本发明实施例第一方面公开了一种学习内容获取方法，所述方法包括：

根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像；

利用历史数据补偿所述拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；其中，所述历史数据包括在用户指定所述拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；所述被遮挡区域为所述拍摄模组拍摄所述拍摄区域时被指定物遮挡的部分；

根据所述补偿后的拍摄图像确定待搜索内容，并获取所述待搜索内容对应的学习内容。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像之前，所述方法还包括：

检测当前时间是否位于管控时间段内；其中，所述管控时间段为非睡眠时间段；

如果所述当前时间位于所述管控时间段内，检测是否接收到用户触发的拍摄指令；

如果接收到用户触发的所述拍摄指令，执行所述的根据所述拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述利用历史数据补偿所述拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像，包括：

将所述拍摄图像划分为若干个待识别区域图像；

分别识别每个所述待识别区域图像的图像特征；其中，所述图像特征至少包括颜色特征和/或纹理特征；

判断所有所述待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征；

如果存在所述目标图像特征，确定所述拍摄图像中存在被遮挡区域；

利用历史数据补偿所述被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述获取所述待搜索内容对应的学习内容之后，所述方法还包括：

根据所述学习内容确定学习课程；

获取用户的作息时间表，并根据所述作息时间表确定学习时间；

基于所述学习课程以及所述学习时间生成针对所述学习内容的学习计划，以使用户按照所述学习计划进行学习。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述基于所述学习课程以及所述学习时间生成针对所述学习内容的学习计划，以使用户按照所述学习计划进行学习之后，所述方法还包括：

向用户推送针对所述学习内容的测试题目；

接收用户针对所述测试题目的答题结果，并基于所述答题结果确定用户对所述学习计划的学习效果；

判断所述学习效果是否符合预设学习效果；

如果不符合，调整所述学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习。

本发明实施例第二方面公开了一种学习设备，所述学习设备包括：

拍摄单元，用于根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像；

补偿单元，用于利用历史数据补偿所述拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；其中，所述历史数据包括在用户指定所述拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；所述被遮挡区域为所述拍摄模组拍摄所述拍摄区域时被指定物遮挡的部分；

确定单元，用于根据所述补偿后的拍摄图像确定待搜索内容；

获取单元，用于获取所述待搜索内容对应的学习内容。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述设备还包括：

检测单元，用于检测当前时间是否位于管控时间段内；其中，所述管控时间段为非睡眠时间段，以及在检测到所述当前时间位于所述管控时间段内时，检测是否接收到用户触发的拍摄指令；

所述拍摄单元，具体用于在所述检测单元检测出接收到用户触发的所述拍摄指令时，根据所述拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，，所述补偿单元，包括：

划分子单元，用于将所述拍摄图像划分为若干个待识别区域图像；

识别子单元，用于分别识别每个所述待识别区域图像的图像特征；其中，所述图像特征至少包括颜色特征和/或纹理特征；

判断子单元，用于判断所有所述待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征；

确定子单元，用于在所述判断子单元判断出存在所述目标图像特征时，确定所述拍摄图像中存在被遮挡区域；

补偿子单元，用于利用历史数据补偿所述被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；其中，所述历史数据包括在用户指定所述拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；所述被遮挡区域为所述拍摄模组拍摄所述拍摄区域时被指定物遮挡的部分。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，，所述确定单元，还用于在所述获取单元获取所述待搜索内容对应的学习内容之后，根据所述学习内容确定学习课程；

所述获取单元，还用于获取用户的作息时间表；

所述确定单元，还用于根据所述作息时间表确定学习时间；

生成单元，用于基于所述学习课程以及所述学习时间生成针对所述学习内容的学习计划，以使用户按照所述学习计划进行学习。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述学习设备还包括：

推送单元，用于在所述生成单元基于所述学习课程以及所述学习时间生成针对所述学习内容的学习计划，以使用户按照所述学习计划进行学习之后，向用户推送针对所述学习内容的测试题目；

接收单元，用于接收用户针对所述测试题目的答题结果；

所述确定单元，还用于基于所述答题结果确定用户对所述学习计划的学习效果；

判断单元，用于判断所述学习效果是否达到预设的学习效果；

调整单元，用于在所述判断单元判断出不符合所述预设学习效果时，调整所述学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习。

本发明实施例第三方面公开了另一种学习设备，所述学习设备包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明实施例第一方面公开的任意一种方法中的全部或部分步骤。

本发明实施例第四方面公开了一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本发明实施例第一方面公开的任意一种方法中的全部或部分步骤。

本发明实施例第五方面公开一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面的任意一种方法的部分或全部步骤。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像；利用历史数据补偿拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；根据补偿后的拍摄图像确定待搜索内容，并获取待搜索内容对应的学习内容；其中，该历史数据包括在用户指定拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；该被遮挡区域为拍摄模组拍摄拍摄区域时被指定物遮挡的部分。可见，实施本发明实施例，能够识别出拍摄图像所包括的拍摄内容被遮挡之后，利用历史数据中没被遮挡时的历史图像补偿该拍摄图像被遮挡的部分，优化了内容搜索流程，进而提高了搜索准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种学习内容获取方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种学习内容获取方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种学习设备的结构示意图；；

图4是本发明实施例公开的另一种学习设备的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的又一种学习设备的部分结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明实施例及附图中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例公开一种学习内容获取方法及学习设备，能够提高搜索准确率。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种学习内容获取方法的流程示意图。其中，如图1所示，该学习内容获取方法可以包括以下步骤：

101、学习设备根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像。

作为一种可选的实施方式，学习设备在根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像之前，还可以执行以下操作：

学习设备检测当前时间是否位于管控时间段内；其中，该管控时间段为非睡眠时间段；如果当前时间位于管控时间段内，检测是否接收到用户触发的拍摄指令；如果接收到用户触发的拍摄指令，执行上述的根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像的步骤。

本发明实施例中，学习设备可以不间断地检测当前时间是否位于预设的管控时间段内；如果当前时间位于该管控时间段内，可选的，还可以检测学习设备当前的位置坐标是否位于预设的管控区域范围内，如果当前的位置坐标位于预设的管控区域范围内，进一步检测用户是否触发学习设备的拍照搜题功能，如果检测到用户触发拍照搜题功能，可以控制学习设备的拍摄模组旋转，以使旋转后的拍摄模组的取景范围包括用户指定的拍摄区域(例如书本上的某一页)；进一步地，检测是否接收到用户触发的拍摄指令，如果接收到用户触发的拍摄指令，根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像；其中，上述学习设备的拍摄模组的元件是可旋转的。

本发明实施例中，学习设备只有在检测到当前时间位于预设的管控时间段内时，才触发检测是否接收到用户触发的拍摄指令的步骤，这样可以避免学习设备因为长时间启动针对拍摄指令的检测功能而导致设备功耗过大的问题；此外，在检测到当前时间位于预设的管控时间段之后，还可以进一步检测学习设备当前的位置坐标是否位于预设的管控区域范围内，只有在其当前的位置坐标位于预设的管控区域范围内，才触发检测是否接收到用户触发的拍摄指令的步骤，这样可以进一步减少由于用户误操作(如不小心触碰到学习设备的拍摄按钮)而导致的设备功耗过大的问题；其中，上述管控时间段可以是非睡眠时间段，也可以是非上课时间段；上述管控区域范围可以包括但不限于用户的小区、学校等，本发明实施例不做限定。

102、学习设备利用历史数据补偿拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；其中，该历史数据包括在用户指定拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；该被遮挡区域为拍摄模组拍摄拍摄区域时被指定物遮挡的部分。

本发明实施例中，指定物可以是用户的手指，也可以是用户使用的触控笔，还可以是激光笔投射到上述拍摄区域的光亮点，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，以用户指定的拍摄区域位于书本的某一页为例，上述历史数据可以包括在用户指定拍摄区域的过程中朝向书本拍摄的一系列历史图像。

作为一种可选的实施方式，学习设备利用历史数据补偿拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像，可以包括：

将拍摄图像划分为若干个待识别区域图像；

分别识别每个待识别区域图像的图像特征；其中，图像特征至少包括颜色特征和/或纹理特征；

判断所有待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征；

如果存在目标图像特征，确定拍摄图像中存在被遮挡区域；

利用历史数据补偿被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像。

本发明实施例中，如上述实施例所述，当用户的手部(如手指)遮挡住学习设备的拍摄模组的镜头时，拍摄模组的镜头所捕捉得到的画面中会包含一些共同的图像特征，例如这些画面中被手指遮挡住的部分的颜色都符合特定的颜色；或者，当用户的手部(如手指)遮挡住用户指定的拍摄区域时，拍摄模组的镜头所捕捉得到的画面中也会包含一些共同的图像特征，例如这些画面中被手指遮挡住的部分的颜色都符合特定的颜色并且被手指遮挡住的部分的纹理也都符合特定的纹理；其中，特定的颜色以及特定的纹理可以是预先采样得到的合法用户的手部颜色以及手部纹理，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，学习设备可以将拍摄图像划分为若干个待识别区域图像，并对每个待识别区域图像进行依次识别，有利于提高识别效率以及识别准确度；进一步地，学习设备可以分别识别每个待识别区域图像的图像特征；其中，当图像特征为颜色特征时，学习设备可以判断识别得到的待识别区域图像中是否包含特定的颜色；如果包含特定的颜色，还可以进一步判断判断待识别区域图像中包含特定的颜色的图像面积是否大于预设面积；如果大于预设面积，确定该待识别区域图像的图像特征中存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征；或者，当图像特征为纹理特征时，学习设备可以判断识别得到的待识别区域图像中是否包含特定的纹理，如果包含特定的纹理，还可以进一步判断待识别区域图像中包含特定的纹理的图像面积是否大于预设面积；如果包含特定的纹理的图像面积大于预设面积，确定该待识别区域图像的图像特征中存在于预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征；又或者，当图像特征为颜色特征和纹理特征时，学习设备可以判断待识别区域图像中是否包含特定的颜色，如果包含特定的颜色，进一步判断待识别区域图像中包含特定的颜色的图像区域中是否包含特定的纹理；如果包含特定的颜色的图像区域中包含特定的纹理，确定该待识别区域图像的图像特征中存在于预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征。

可见，本发明实施例，通过判断待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征来判断拍摄图像是否被遮挡，从而提高识别遮挡物的准确度。

本发明实施例中，学习设备利用历史数据补偿被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像，具体来说：指定物的位置在用户指定拍摄区域的过程中发生移动，最终被拍摄模组拍摄，在上述拍摄图像中形成被遮挡区域。由于历史数据可以包括在用户指定拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像，每张历史图像中的被指定物遮挡的书本区域不同，因此，只需要从一系列历史图像中确定出包含被遮挡区域所对应的书本内容，即可对上述拍摄图像进行补偿，得到补偿后的拍摄图像。

103、学习设备根据补偿后的拍摄图像确定待搜索内容，并获取待搜索内容对应的学习内容。

作为一种可选的实施方式，学习设备可以将补偿后的拍摄图像输出至学习设备的显示界面；进一步地，检测用户的视线在补偿后的拍摄图像上的落点位置；根据落点位置确定待搜索区域，并对待搜索区域进行内容识别，得到内容识别结果，根据内容识别结果确定待搜索内容；更进一步地，在确定出待搜索内容之后，可以在学习设备的数据库查找与该待搜索内容相匹配的一个或者多个匹配结果，或者，可以通过互联网查找与该待搜索内容相匹配的一个或者多个匹配结果；将一个或者多个匹配结果确定为待搜索内容对应的学习内容。其中，学习设备可以通过拍摄模组获取用户的头部姿态、用户到显示界面的物理距离以及视线角度，并根据用户的头部姿态、物理距离以及视线角度确定用户的视线在补偿后的拍摄图像上的落点位置。由于频繁的注视某一对象或者区域可以表示用户对于该对象或者区域的兴趣、关注度，因此，可以认为当用户长时间注视补偿后的拍摄图像上的某一区域时，该区域即为待搜索区域。可见，本发明实施例，通过用户视线的落点位置确定用户想要搜索的内容，能够提高确定待搜索内容的准确度，同时，无需用户手动操作，也能够提高用户的使用体验。

本发明实施例中，举例来说，待搜索内容可以是：“正确的反义词是什么？”，那么，学习设备获取到的待搜索内容对应的学习内容可以是题目答案，即“错误”；或者可以是题目对应的知识点，即“反义词的概念及学习要点”。

可见，通过图1所描述的方法，能够识别出拍摄图像所包括的拍摄内容被遮挡之后，利用历史数据中没被遮挡时的历史图像补偿该拍摄图像被遮挡的部分，优化了内容搜索流程，进而提高了搜索准确率；以及，能够通过判断待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征来判断拍摄图像是否被遮挡，从而提高识别遮挡物的准确度；此外，能够通过用户视线的落点位置确定用户想要搜索的内容，能够提高确定待搜索内容的准确度，同时，无需用户手动操作，也能够提高用户的使用体验。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种学习内容获取方法的流程示意图。其中，如图2所示，该学习内容获取方法可以包括以下步骤：

本发明实施例中，该学习内容获取方法包括步骤201～203，针对步骤201～203的描述，请参照实施例一中针对步骤101～103的详细描述，本发明实施例不再赘述。

204、学习设备根据学习内容确定学习课程。

本发明实施例中，由上述实施例可知，当待搜索内容为多道题目时，待搜索内容对应的学习内容可以包括每道题目对应的知识点内容，即多个知识点内容；因此，学习设备可以获取每个知识点内容对应的教学课程，该教学课程即为上述学习内容对应的学习课程。

205、学习设备获取用户的作息时间表，并根据作息时间表确定学习时间。

本发明实施例中，举例来说，用户一天的作息时间表可以包括起床时间段、上午上课时间段、午间休息时间段、下午上课时间段以及下午放学时间段、晚间休息时间段等。因此，学习设备可以根据作息时间表，将下午放学时间段确定为用户的学习时间。

206、学习设备基于学习课程以及学习时间生成针对学习内容的学习计划，以使用户按照学习计划进行学习。

本发明实施例中，学习设备可以根据每个学习课程对应的知识点类型、知识点难易程度以及课程时长，并结合学习时间生成针对学习内容的学习计划。例如，学习计划可以指示用户在晚上七点学习时长为一个小时的学习课程。

作为一种可选的实施方式，学习设备在基于学习课程以及学习时间生成针对学习内容的学习计划，以使用户按照学习计划进行学习之后，还可以执行以下操作：

学习设备向用户推送针对学习内容的测试题目；接收用户针对测试题目的答题结果，并基于答题结果确定用户对学习计划的学习效果；判断学习效果是否符合预设学习效果；如果不符合，调整学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习。

本发明实施例中，举例来说，如果学习内容为多个知识点内容时，学习设备可以获取与上述多个知识点内容相匹配的题目，并将该题目作为针对学习内容的测试题目推送给用户；进一步地，还可以接收用户针对测试题目的答题结果，依据测试题目对应的正确答案对该答题结果进行评分，该评分可以用于表示用户对于学习计划的学习效果；判断该评分是否大于预设评分，如果该评分不大于预设评分，则确定该学习效果不符合预设学习效果；因此学习设备可以调整学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习。

作为另一种可选的实施方式，学习设备基于答题结果确定用户对学习计划的学习效果，判断学习效果是否符合预设学习效果；如果不符合，调整学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习，可以包括：

采集用户在按照学习计划进行学习的过程中针对学习设备的操作信息，以及用户在按照学习计划进行学习的过程中的情绪信息；从该操作信息中提取与学习相关的操作信息；根据答题结果、情绪信息以及与学习相关的操作信息确定用户对学习计划的学习效果，判断学习效果是否符合预设学习效果；如果不符合，调整学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习。

其中，学习设备可以将答题结果、情绪信息以及与学习相关的操作信息分别确定为用于评价用户对于学习计划的学习效果的评价指标。进一步地，学习设备可以根据每个评价指标与针对该评价指标的标准评价指标的比对结果确定每个评价指标所对应的目标评价分值，并计算每个评价指标所对应的贡献权重值以及其所对应的目标评价分值的乘积，并计算所有乘积的和；判断所有乘积的和是否大于等于预设阈值；如果该和大于等于预设阈值，确定该学习效果符合预设学习效果；如果该和不大于等于(小于)预设阈值，确定该学习效果不符合预设学习效果。可选的，与标准评价指标相匹配的评价指标所对应的目标评价分值可以为第一分值，与标准评价指标相匹配的评价指标所对应的目标评价分值可以为第二分值；又一可选的，上述贡献权重值可以用于表示对应的评价指标在确定用户的学习效果时的决策程度；又一可选的，上述与学习相关的操作信息可以包括但不限于用户在学习设备上使用学习类应用程序时的操作信息，本发明实施例不做限定。例如，学习设备可以依据测试题目对应的正确答案对该答题结果进行打分，如果该评分大于预设评分，则确定答题结果这一评价指标与其对应的标准评价指标相匹配；反之，如果该评分不大于预设频分，则确定答题结果这一评价指标与其对应的标准评价指标不匹配。又例如，学习设备可以根据上述情绪信息判断用户在学习计划所对应的学习周期内(即用户按照学习计划进行学习的过程中)的情绪属于积极情绪还是消极情绪，如果判断出用户的情绪属于积极情绪，则确定情绪信息这一评价指标与其对应的标准评价指标相匹配；如果判断出属于消极情绪，则确定情绪信息这一评价指标与其对应的标准评价指标不匹配。

可见，本发明实施例，能够通过答题结果、情绪信息以及学习相关操作信息等评价指标对用户的学习效果进行判断，提高了评判学习效果的准确度。

可见，通过图2所描述的方法，能够识别出拍摄图像所包括的拍摄内容被遮挡之后，利用历史数据中没被遮挡时的历史图像补偿该拍摄图像被遮挡的部分，优化了内容搜索流程，进而提高了搜索准确率；以及，能够通过判断待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征来判断拍摄图像是否被遮挡，从而提高识别遮挡物的准确度；以及，能够通过用户视线的落点位置确定用户想要搜索的内容，能够提高确定待搜索内容的准确度，同时，无需用户手动操作，也能够提高用户的使用体验；此外，能够通过答题结果、情绪信息以及学习相关操作信息等评价指标对用户的学习效果进行判断，提高了评判学习效果的准确度。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种学习设备的结构示意图。

如图3所示，该学习设备可以包括：

拍摄单元301，用于根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像，并将该拍摄图像提供给补偿单元302。

本发明实施例中，拍摄单元301可以不间断地检测当前时间是否位于预设的管控时间段内；如果当前时间位于该管控时间段内，可选的，还可以检测学习设备当前的位置坐标是否位于预设的管控区域范围内，如果当前的位置坐标位于预设的管控区域范围内，进一步检测用户是否触发学习设备的拍照搜题功能，如果检测到用户触发拍照搜题功能，可以控制学习设备的拍摄模组旋转，以使旋转后的拍摄模组的取景范围包括用户指定的拍摄区域(例如书本上的某一页)；进一步地，检测是否接收到用户触发的拍摄指令，如果接收到用户触发的拍摄指令，根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像；其中，上述学习设备的拍摄模组的元件是可旋转的。

本发明实施例中，拍摄单元301只有在检测到当前时间位于预设的管控时间段内时，才触发检测是否接收到用户触发的拍摄指令的步骤，这样可以避免学习设备因为长时间启动针对拍摄指令的检测功能而导致设备功耗过大的问题；此外，在检测到当前时间位于预设的管控时间段之后，还可以进一步检测学习设备当前的位置坐标是否位于预设的管控区域范围内，只有在其当前的位置坐标位于预设的管控区域范围内，才触发检测是否接收到用户触发的拍摄指令的步骤，这样可以进一步减少由于用户误操作(如不小心触碰到学习设备的拍摄按钮)而导致的设备功耗过大的问题；其中，上述管控时间段可以是非睡眠时间段，也可以是非上课时间段；上述管控区域范围可以包括但不限于用户的小区、学校等，本发明实施例不做限定。

补偿单元302，用于利用历史数据补偿拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像，并将该补偿后的拍摄图像提供给确定单元303；其中，该历史数据包括在用户指定拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；该被遮挡区域为拍摄模组拍摄拍摄区域时被指定物遮挡的部分。

确定单元303，用于根据补偿后的拍摄图像确定待搜索内容，并将待搜索内容提供给获取单元304。

获取单元304，用于获取待搜索内容对应的学习内容。

作为一种可选的实施方式，确定单元303可以将补偿后的拍摄图像输出至学习设备的显示界面；进一步地，检测用户的视线在补偿后的拍摄图像上的落点位置；根据落点位置确定待搜索区域，并对待搜索区域进行内容识别，得到内容识别结果，根据内容识别结果确定待搜索内容；更进一步地，在确定出待搜索内容之后，可以在学习设备的数据库查找与该待搜索内容相匹配的一个或者多个匹配结果，或者，可以通过互联网查找与该待搜索内容相匹配的一个或者多个匹配结果；将一个或者多个匹配结果确定为待搜索内容对应的学习内容。其中，确定单元303可以通过拍摄模组获取用户的头部姿态、用户到显示界面的物理距离以及视线角度，并根据用户的头部姿态、物理距离以及视线角度确定用户的视线在补偿后的拍摄图像上的落点位置。由于频繁的注视某一对象或者区域可以表示用户对于该对象或者区域的兴趣、关注度，因此，可以认为当用户长时间注视补偿后的拍摄图像上的某一区域时，该区域即为待搜索区域。可见，本发明实施例，通过用户视线的落点位置确定用户想要搜索的内容，能够提高确定待搜索内容的准确度，同时，无需用户手动操作，也能够提高用户的使用体验。

可见，通过图3所描述的学习设备，能够识别出拍摄图像所包括的拍摄内容被遮挡之后，利用历史数据中没被遮挡时的历史图像补偿该拍摄图像被遮挡的部分，优化了内容搜索流程，进而提高了搜索准确率；以及，能够通过判断待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征来判断拍摄图像是否被遮挡，从而提高识别遮挡物的准确度；此外，能够通过用户视线的落点位置确定用户想要搜索的内容，能够提高确定待搜索内容的准确度，同时，无需用户手动操作，也能够提高用户的使用体验。

实施例四

请参阅图4，图4是本发明实施例提供的另一种学习设备的结构示意图，其中，图4所示的学习设备是由图4所示的学习设备进一步进行优化得到的。

与图4所示的学习设备相比较，图4所示的学习设备还包括：

检测单元305，用于检测当前时间是否位于管控时间段内，并将检测结果提供给拍摄单元301；其中，该管控时间段为非睡眠时间段，以及在检测到当前时间位于管控时间段内时，检测是否接收到用户触发的拍摄指令。

上述拍摄单元301，具体用于在上述检测单元305检测出接收到用户触发的拍摄指令时，根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像。

作为一种可选的实施方式，如图4所示，上述补偿单元302，包括：

划分子单元3021，用于将拍摄图像划分为若干个待识别区域图像，并将划分结果提供给识别子单元3022。

识别子单元3022，用于分别识别每个待识别区域图像的图像特征，并将识别结果提供给判断子单元3023；其中，该图像特征至少包括颜色特征和/或纹理特征。

判断子单元3023，用于判断所有待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征，并将判断结果提供给确定子单元3024。

确定子单元3024，用于在上述判断子单元3023判断出存在目标图像特征时，确定拍摄图像中存在被遮挡区域，并将该被遮挡区域提供给补偿子单元3025。

补偿子单元3025，用于利用历史数据补偿被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；其中，该历史数据包括在用户指定拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；该被遮挡区域为拍摄模组拍摄拍摄区域时被指定物遮挡的部分。

作为另一种可选的实施方式，如图4所示，上述确定单元303，还用于在上述获取单元304获取待搜索内容对应的学习内容之后，根据学习内容确定学习课程，并将该学习课程提供给生成单元306。

上述获取单元304，还用于获取用户的作息时间表，并将该作息时间表提供给确定单元303。

上述确定单元303，还用于根据作息时间表确定学习时间，并将该学习时间提供给生成单元306。

生成单元306，用于基于学习课程以及学习时间生成针对学习内容的学习计划，以使用户按照学习计划进行学习。

作为又一种可选的实施方式，如图4所示，上述学习设备还可以包括：

推送单元307，用于在上述生成单元306基于学习课程以及学习时间生成针对学习内容的学习计划，以使用户按照学习计划进行学习之后，向用户推送针对上述学习内容的测试题目，并触发接收单元308启动。

本发明实施例中，上述生成单元306在基于学习课程以及学习时间生成针对学习内容的学习计划，以使用户按照学习计划进行学习之后，还可以触发推送单元307启动。

接收单元308，用于接收用户针对上述测试题目的答题结果，并将该答题结果提供给确定单元303。

上述确定单元303，还用于基于答题结果确定用户对学习计划的学习效果，并将该学习效果提供给判断单元309。

判断单元309，用于判断学习效果是否达到预设的学习效果，并将该判断结果提供给调整单元310。

调整单元310，用于在上述判断单元309判断出不符合预设学习效果时，调整学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习。

可见，通过图4所描述的学习设备，能够识别出拍摄图像所包括的拍摄内容被遮挡之后，利用历史数据中没被遮挡时的历史图像补偿该拍摄图像被遮挡的部分，优化了内容搜索流程，进而提高了搜索准确率；以及，能够通过判断待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征来判断拍摄图像是否被遮挡，从而提高识别遮挡物的准确度；以及，能够通过用户视线的落点位置确定用户想要搜索的内容，能够提高确定待搜索内容的准确度，同时，无需用户手动操作，也能够提高用户的使用体验；此外，能够通过答题结果、情绪信息以及学习相关操作信息等评价指标对用户的学习效果进行判断，提高了评判学习效果的准确度。

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种学习设备的结构示意图。

如图5所示，该学习设备可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器701；

与存储器701耦合的处理器702；

其中，处理器702调用存储器701中存储的可执行程序代码，执行图1～图2任意一种学习内容获取方法。

本发明实施例公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行图1～图2任意一种学习内容获取方法。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定特征、结构或特性可以以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在本发明的各种实施例中，应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的必然先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在本发明的各种实施例中，应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

在本发明所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元若以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可获取的存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或者部分，可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干请求用以使得一台计算机设备(可以为个人计算机、服务器或者网络设备等，具体可以是计算机设备中的处理器)执行本发明的各个实施例上述方法的部分或全部步骤。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

以上对本发明实施例公开的一种学习内容获取方法及学习设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种学习内容获取方法，其特征在于，所述方法包括：

根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像；

利用历史数据补偿所述拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；其中，所述历史数据包括在用户指定所述拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；所述被遮挡区域为所述拍摄模组拍摄所述拍摄区域时被指定物遮挡的部分；

根据所述补偿后的拍摄图像确定待搜索内容，并获取所述待搜索内容对应的学习内容；

其中，所述根据所述补偿后的拍摄图像确定待搜索内容，包括：

将所述补偿后的拍摄图像输出至显示界面；

检测用户的视线在所述补偿后的拍摄图像上的落点位置；

根据所述落点位置确定待搜索区域，并对所述待搜索区域进行内容识别，得到内容识别结果，根据所述内容识别结果确定所述待搜索内容。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像之前，所述方法还包括：

检测当前时间是否位于管控时间段内；其中，所述管控时间段为非睡眠时间段；

如果所述当前时间位于所述管控时间段内，检测是否接收到用户触发的拍摄指令；

如果接收到用户触发的所述拍摄指令，执行所述的根据所述拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用历史数据补偿所述拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像，包括：

将所述拍摄图像划分为若干个待识别区域图像；

分别识别每个所述待识别区域图像的图像特征；其中，所述图像特征至少包括颜色特征和/或纹理特征；

判断所有所述待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征；

如果存在所述目标图像特征，确定所述拍摄图像中存在被遮挡区域；

利用历史数据补偿所述被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待搜索内容对应的学习内容之后，所述方法还包括：

根据所述学习内容确定学习课程；

获取用户的作息时间表，并根据所述作息时间表确定学习时间；

基于所述学习课程以及所述学习时间生成针对所述学习内容的学习计划，以使用户按照所述学习计划进行学习。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述学习课程以及所述学习时间生成针对所述学习内容的学习计划，以使用户按照所述学习计划进行学习之后，所述方法还包括：

向用户推送针对所述学习内容的测试题目；

接收用户针对所述测试题目的答题结果，并基于所述答题结果确定用户对所述学习计划的学习效果；

判断所述学习效果是否符合预设学习效果；

如果不符合，调整所述学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习。

6.一种学习设备，其特征在于，包括：

拍摄单元，用于根据拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像；

补偿单元，用于利用历史数据补偿所述拍摄图像中的被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；其中，所述历史数据包括在用户指定所述拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；所述被遮挡区域为所述拍摄模组拍摄所述拍摄区域时被指定物遮挡的部分；

确定单元，用于根据所述补偿后的拍摄图像确定待搜索内容；

获取单元，用于获取所述待搜索内容对应的学习内容；

其中，所述确定单元，具体用于：

将所述补偿后的拍摄图像输出至显示界面；

检测用户的视线在所述补偿后的拍摄图像上的落点位置；

根据所述落点位置确定待搜索区域，并对所述待搜索区域进行内容识别，得到内容识别结果，根据所述内容识别结果确定所述待搜索内容。

7.根据权利要求6所述的学习设备，其特征在于，所述设备还包括：

检测单元，用于检测当前时间是否位于管控时间段内；其中，所述管控时间段为非睡眠时间段，以及在检测到所述当前时间位于所述管控时间段内时，检测是否接收到用户触发的拍摄指令；

所述拍摄单元，具体用于在所述检测单元检测出接收到用户触发的所述拍摄指令时，根据所述拍摄指令控制学习设备的拍摄模组拍摄用户指定的拍摄区域，得到拍摄图像。

8.根据权利要求6或7所述的学习设备，其特征在于，所述补偿单元，包括：

划分子单元，用于将所述拍摄图像划分为若干个待识别区域图像；

识别子单元，用于分别识别每个所述待识别区域图像的图像特征；其中，所述图像特征至少包括颜色特征和/或纹理特征；

判断子单元，用于判断所有所述待识别区域图像的图像特征中是否存在与预设的图像特征条件相匹配的目标图像特征；

确定子单元，用于在所述判断子单元判断出存在所述目标图像特征时，确定所述拍摄图像中存在被遮挡区域；

补偿子单元，用于利用历史数据补偿所述被遮挡区域，得到补偿后的拍摄图像；其中，所述历史数据包括在用户指定所述拍摄区域的过程中拍摄的一系列历史图像；所述被遮挡区域为所述拍摄模组拍摄所述拍摄区域时被指定物遮挡的部分。

9.根据权利要求6所述的学习设备，其特征在于，所述确定单元，还用于在所述获取单元获取所述待搜索内容对应的学习内容之后，根据所述学习内容确定学习课程；

所述获取单元，还用于获取用户的作息时间表；

所述确定单元，还用于根据所述作息时间表确定学习时间；

生成单元，用于基于所述学习课程以及所述学习时间生成针对所述学习内容的学习计划，以使用户按照所述学习计划进行学习。

10.根据权利要求9所述的学习设备，其特征在于，所述学习设备还包括：

推送单元，用于在所述生成单元基于所述学习课程以及所述学习时间生成针对所述学习内容的学习计划，以使用户按照所述学习计划进行学习之后，向用户推送针对所述学习内容的测试题目；

接收单元，用于接收用户针对所述测试题目的答题结果；

所述确定单元，还用于基于所述答题结果确定用户对所述学习计划的学习效果；

判断单元，用于判断所述学习效果是否达到预设的学习效果；

调整单元，用于在所述判断单元判断出不符合所述预设学习效果时，调整所述学习计划，以使用户根据调整后的学习计划继续学习。

11.一种学习设备，其特征在于，包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1～5任一项所述的学习内容获取方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1～5任一项所述的学习内容获取方法。