一种视觉虚拟智能系统技术方案

本系统是一种视觉虚拟智能系统，包括输入部分、处理部分、虚拟智能核心部分、输出部分以及知识库五部分；所述输入部分包括视觉信息处理模块、键盘信息处理模块和输入合并模块；处理部分包括输入关联模块、非线性求解模块；虚拟智能核心部分包括中央控制模块、系统基模块；输出部分包括输出转换模块；知识库分为数据知识库与结构知识库。本系统用途广泛，应用范围广阔，同时具有自动寻找解决方案、智能优化自身等特性，随着使用时间的增加系统的能力会逐步提升，既可以应用于辅助学习生活也可用于无人驾驶、智能机器人等尖端领域，适用于大多数以图像为主要输入且对系统智能要求高的场合。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本系统是一种视觉虚拟智能系统，包括输入部分、处理部分、虚拟智能核心部分、输出部分以及知识库五部分；所述输入部分包括视觉信息处理模块、键盘信息处理模块和输入合并模块；处理部分包括输入关联模块、非线性求解模块；虚拟智能核心部分包括中央控制模块、系统基模块；输出部分包括输出转换模块；知识库分为数据知识库与结构知识库。本系统用途广泛，应用范围广阔，同时具有自动寻找解决方案、智能优化自身等特性，随着使用时间的增加系统的能力会逐步提升，既可以应用于辅助学习生活也可用于无人驾驶、智能机器人等尖端领域，适用于大多数以图像为主要输入且对系统智能要求高的场合。【专利说明】一种视觉虚拟智能系统
本专利技术涉及软件的自动学习完善，涉及计算机技术、人工智能领域。
技术介绍
在计算机高速发展的今天，计算机无论是硬件还是软件都得到了十足的发展。随着计算机计算能力的提高以及我们对计算机的依赖，我们对软件的要求也越来越高。首先我们要求软件可以正确或者较为准确的解决问题，同时我们还希望软件可以解决更多的问题，乃至一切问题。虽然如今，几乎绝大多数需求都可以找到不同的软件来满足，可是不断寻找新的软件、学习新的软件所带来的时间代价、金钱代价过于高昂让人难以承受。于此同时，我们对软件的需求也使程序员的工作变得更为艰难。他们需要不断的修改软件中出现的错误，不断地开发新的软件以满足用户的需求。因此，我们的高要求给用户和开发者都带来了很大负担。因此我们不得不想出新的法子来解决问题。如今的矛盾在于用户对软件功能多样化的要求与程序员维护现有软件、编写新软件之间的矛盾。那软件为什么不能自己维护自己呢？软件面对新的问题为什么不能自己学习来解决这个问题呢？这，就要求软件具有自我修正自我调整的能力，同时具有学习的能力。现有的人工智能理论如人工神经网络，可以在一定程度上实现自我学习，但却无法自我调整结构上的错误，同时其学习效率等问题却被其网络结构本身所限制。这样的系统存在这一个上限，而且在现有理论下这个上限往往并不高。为了打破这种限制，虚拟智能系统在人工神经网络的基础上采用了全新的构架方式，这种核心+知识库的构架带给了虚拟智能系统无与伦比的灵活性，让智能系统可以通过自行调整自己的结构来不断进化完善。然而这种进化需要基于强大的判定机制。这样的判定机制开始由程序员制定，但可以预料，随着系统的改变这种判定总有一天会不合适；因此，人工神经网络等传统人工智能理论带来的学习能力起到了关键作用:学习增强了运算核心的能力，而运算核心能力的增强可以用于增强、更改判定机制，判定机制的更改又会促进系统的增强。这是一个良性循环，在循环中，系统可以逐步成长，满足用户各种各样的要求。
技术实现思路
本系统是一种视觉虚拟智能系统，其特征在于包括:输入部分、处理部分、虚拟智能核心部分、输出部分以及知识库五部分；所述输入部分包括视觉信息处理模块、键盘信息处理模块和输入合并模块；处理部分包括输入关联模块、非线性求解模块；虚拟智能核心部分包括中央控制模块、系统基模块；输出部分包括输出转换模块；知识库分为数据知识库与结构知识库。其中:视觉信息处理模块，会向视觉输入设备发送控制信息，使其每隔一段微小时间就采集一次图像；获得图像后视觉处理模块有分析与跟踪两种状态，它通过系统基模块与中央控制模块相连，并在中央控制模块的指挥下在两种状态间切换；它也可以自动的在两种状态间切换，无控制状态下，视觉处理模块先自动进入分析状态，分析完毕后进入跟踪状态；分析状态下，视觉信息处理模块先对图像进行静态分析粗提取出对象，然后通过动态变化校准对象并记录其各中变种状态，然后大致归类，并将对象信息、类信息等记录入数据知识库内，同时读取结构知识库中相关文件并采用文件所述的结构来存储分析后的对象信息并传输至输入合并模块；跟踪状态下，视觉信息处理模块将根据数据知识库内相应的的对象信息持续跟踪对象，并记录对象在不同时间不同空间上发生的动作，按知识库中相关文件中的储存方式储存并传输给输入合并模块；若存在多个需要追踪的对象，视觉信息处理模块则需要额外的关注度输入来分配其在两次数据传输间跟踪各对象花费的时间；键盘信息处理模块，会读取用户键盘输入和输入时间，之后根据结构知识库中指定的结构将读取的数据存储并传输至输入合并模块；它通过系统基模块与中央控制模块相连，读取知识库等操作由中央控制模块控制；输入合并模块，会将其他输入处理模块输入的信息进行合并处理，将合并后的信息按照结构知识库中指定的数据结构合并存储并发送至虚拟智能核心部分；它通过系统基模块与中央控制模块相连，其发送频率由中央控制模块调节，读取知识库也由中央控制模块控制；输入关联模块，处于工作状态时，此模块将对从输入合并模块得来的数据进行相关性分析，判断出键盘操作与视觉对象行为之间的必然同时发生关系即操作对对象作用产生的结果，将之记录入数据知识库以供非线性求解模块读取；非线性求解模块，从知识数据库中读取的操作一行为表和输入合并模块输入的数据，在控制部分的控制下进行训练学习或求解；当处于训练学习状态时，非线性求解模块会根据其所得输入数据分析每个操作在不同情况下带来的影响来自主的改变自身结构以适应当前问题，同时将改变后的结构记录于知识库特定位置以便以后可以快捷的处理同类问题；处于求解状态时，本模块将根据其所得输入以及自身结构得出恰当的操作并传输至输出转换模块；由于不同问题下非线性求解模块所需的结构不同，因此读取知识库时加载其中的哪个结构将受到中央控制模块控制；中央控制模块，是控制整个虚拟智能系统的核心，整个系统的工作都在中央控制模块的掌控下，它根据系统的当前状态产生各种控制信号从而控制整个系统的运行状态，它监控着整个系统是否运行良好，它控制着各部件加载、修改、扩充知识库，同时必要时它还可以调整系统各一部分的结构来适应新的环境；中央控制模块也通过系统基模块与各模块联通；系统基模块，是构建、运行整个系统的基础，除了运行状态，它有启动、修改、备份、终止四个特殊状态，进入哪个状态受中央控制模块调控；在启动状态下，它将依据系统的知识库搭建出一个完整的新系统；之后，如果存在备份文件，它将根据备份文件将系统恢复到备份时的状态；修改状态下，系统基模块先根据知识库重新生成修改的模块，之后将新模块链接并终止老模块的运行；备份状态下，系统基模块会备份系统当前运行状态至特定的备份文件一遍重启后恢复当前运行状态；终止状态意味着工作完成正常终止系统运行，基模块将按照内建的顺序逐个结束各模块的工作；在运行状态下，各模块与中央控制模块将通过系统基模块进行联通，且与知识库的交互也通过基模块完成；输出转换模块，将非线性求解模块产生的操作转换成受控设备可识别的信号，转换方式将从数据知识库中读取，读取过程受中央控制模块控制；数据知识库，存储数据类知识，大多数为某类具体问题所需使用的数据、规则等，例如运算规则、数学公式等数据；结构知识库，存储系统自身结构；每一个模块都有对应的文件存储于结构知识库内，包括虚拟智能核心部分的中央控制模块和系统基模块，调整系统结构，即调整结构知识库中的数据。本专利技术与现有技术相比的优点在于:(I)相比于传统的人工智能程序，本系统结构灵活，便于修改；(2)可以通过学习与进化的相互作用打破本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视觉虚拟智能系统，其特征在于包括：输入部分、处理部分、虚拟智能核心部分、输出部分以及知识库五部分；所述输入部分包括视觉信息处理模块、键盘信息处理模块和输入合并模块；处理部分包括输入关联模块、非线性求解模块；虚拟智能核心部分包括中央控制模块、系统基模块；输出部分包括输出转换模块；知识库分为数据知识库与结构知识库；其中：视觉信息处理模块，会向视觉输入设备发送控制信息，使其每隔一段时间就采集一次图像；获得图像后视觉处理模块有分析与跟踪两种状态，通过系统基模块与中央控制模块相连，并在中央控制模块的指挥下在两种状态间切换；它也能自动的在两种状态间切换，无控制状态下，视觉处理模块先自动进入分析状态，分析完毕后进入跟踪状态；分析状态下，视觉信息处理模块先对图像进行静态分析粗提取出对象，然后通过动态变化校准对象并记录其各种变种状态，并归类，接着将对象信息、类信息记录入数据知识库内，同时读取结构知识库中相关文件并采用文件所述的结构来存储分析后的对象信息并传输至输入合并模块；跟踪状态下，视觉信息处理模块将根据数据知识库内相应的的对象信息持续跟踪对象，并记录对象在不同时间不同空间上发生的动作，按知识库中相关文件中的储存方式储存并传输给输入合并模块；若存在多个需要追踪的对象，视觉信息处理模块则需要额外的关注度输入来分配其在两次数据传输间跟踪各对象花费的时间；键盘信息处理模块，会读取用户键盘输入和输入时间，之后根据结构知识库中指定的结构将读取的数据存储并传输至输入合并模块；它通过系统基模块与中央控制模块相连，读取知识库操作由中央控制模块控制；输入合并模块，会将其他输入处理模块输入的信息进行合并处理，将合并后的信息按照结构知识库中指定的数据结构合并存储并发送至虚拟智能核心部分；通过系统基模块与中央控制模块相连，其发送频率由中央控制模块调节，读取知识库也由中央控制模块控制；输入关联模块，处于工作状态时，将对从输入合并模块得来的数据进行相关性分析，判断出键盘操作与视觉对象行为之间的必然同时发生关系即操作对对象作用产生的结果，将之记录入数据知识库以供非线性求解模块读取；非线性求解模块，从知识数据库中读取的操作‑行为表和输入合并模块输入的数据，在控制部分的控制下进行训练学习或求解；当处于训练学习状态时，非线性求解模块会根据其所得输入数据分析每个操作在不同情况下带来的影响来自主的改变自身结构以适应当前问题，同时将改变后的结构记录于知识库特定位置以便以后快捷的处理同类问题；处于求解状态时，本模块将根据其所得输入以及自身结构得出恰当的操作并传输至输出转换模块；由于不同问题下非线性求解模块所需的结构不同，因此读取知识库时加载其中的那个结构将受到中央控制模块控制；中央控制模块，是控制整个虚拟智能系统的核心，整个系统的工作都在中央控制模块的掌控下，它根据系统的当前状态产生各种控制信号从而控制整个系统的运行状态，监控着整个系统是否运行良好，它控制着各部件加载、修改、扩充知识库，同时必要时它还能调整系统各一部分的结构来适应新的环境；中央控制模块也通过系统基模块与各模块联通；系统基模块，是构建、运行整个系统的基础，除了运行状态，它有启动、修改、备份、终止四个特殊状态，进入哪个状态受中央控制模块调控；在启动状态下，它将依据系统的知识库搭建出一个完整的新系统；之后，如果存在备份文件，它将根据备份文件将系统恢复到备份时的状态；修改状态下，系统基模块先根据知识库重新生成修改的模块，之后将新模块链接并终止老模块的运行；备份状态下，系统基模块会备份系统当前运行状态至特定的备份文件一遍重启后恢复当前运行状态；终止状态意味着工作完成正常终止系统运行，基模块将按照内建的顺序逐个结束各模块的工作；在运行状态下，各模块与中央控制模块将通过系统基模块进行联通，且与知识库的交互也通过基模块完成；输出转换模块，将非线性求解模块产生的操作转换成受控设备可识别的信号，转换方式将从数据知识库中读取，读取过程受中央控制模块控制；数据知识库，存储数据类知识，为某类具体问题所需使用的数据、规则，包括运算规则、数学公式数据；结构知识库，存储系统自身结构；每一个模块都有对应的文件存储于结构知识库内，包括虚拟智能核心部分的中央控制模块和系统基模块，调整系统结构，即调整结构知识库中的数据。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵钰，王强，牛建伟，唐彬，王澍，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11