智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法技术

本发明专利技术提供一种智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，包括：将原始图像序列进行灰度化处理，生成输入图像序列；在输入图像序列中进行目标检测，在检测到目标的多个输入图像序列中获取目标的坐标；计算各坐标中的极值，将极值对应的输入图像的序号记录为第一图像序号；根据第一自适应阈值从输入图像序列筛选出多组第一子序列，并通过对多组第一子序列进行排序，确定第三图像序号；根据第二自适应阈值从输入图像序列筛选出多组第二子序列，并根据第一图像序号、第三图像序号从多组第二子序列中确定第二图像序号；根据第一图像序号及第二图像序号计算终端响应时间；根据第三图像序号及第二图像序号计算应用程序响应时间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是关于移动终端评测技术，具体地，是关于一种智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法。
技术介绍
智能终端特别是智能手机的新变化要求与之相适应的智能终端评测体系和评测方法，有必要跳出传统的关注通信能力的测试，研究面向业务载体和服务平台的测试方法。用户体验是全面、有效评测智能终端产品作为业务载体和服务平台真实价值的核心指标，开展基于用户体验的测试得到行业的普遍认可。目前国内还没有全面的评测体系与评测能力，进行基于用户体验的智能终端评测研究，形成智能终端用户体验评测体系和评测能力，可以为行业建立用户体验评测标准提供测试建议，也可在智能终端准入测试、行业认证测试中采用，促进厂商积极提升用户体验。用户体验，即用户在使用一个产品或系统之前、使用期间和使用之后的全部感受，包括情感、信仰、喜好、认知印象、生理和心理反应、行为和成就等各个方面。三个影响用户体验的因素为：系统，用户和使用环境。因此，可将用户体验定义为用户与产品或服务交互过程中所产生的全部主观感受。智能终端用户体验当中，特别是视觉感知领域，当前主流的测试方法就是用户参与测评，对于用户感知快慢这一个指标，没有一定客观性的定量用以描述，这就导致测试结果的不稳定性和不可重复性，以及对于受测人群测试终端类型等条件的敏感性。现有技术中对用户体验进行评测的方法主要包括两种。其中一种是嵌入式系统响应性能分析，即通过读取日志记录的形式获取输入和输出时间差，得到相关的延时性能，通过安装测试软件，测试智能终端系统界面或应用软件运行时单位时间内的帧数，得到流畅性能即响应时延指标。这种测试方法读取日志耗时长，且需要第三方软件接
入；响应时延精度低，没有办法区分智能终端响应时间与应用程序响应时间。另一种是将被测终端固定于安装有高速摄像机的操作台，使用机械手打开应用程序同时开始计时。高速摄像机将拍摄的图片传至服务器进行图像对比，匹配到应用程序响应完毕页面的标准图片后停止计时，计算时间差即应用程序响应时间。这种方法中应用的匹配模板需提前手动截取，匹配阈值不固定，没有办法区分智能终端响应时间与应用程序响应时间，无法连续重复测试。
技术实现思路
本专利技术实施例的主要目的在于提供一种智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，以解决现有技术中存在的问题，客观计算用户视觉感知响应时延指标，提高响应时延指标的计算精度。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，所述的计算方法包括：将原始图像序列进行灰度化处理，生成输入图像序列；在所述输入图像序列中进行目标检测，在检测到目标的多个输入图像序列中获取所述目标的坐标；计算各所述坐标中的极值，将所述极值对应的输入图像的序号记录为第一图像序号；根据第一自适应阈值从所述输入图像序列筛选出多组第一子序列，并对所述多组第一子序列进行排序，以确定第三图像序号；根据第二自适应阈值从所述输入图像序列筛选出多组第二子序列，并根据所述第一图像序号、第三图像序号从所述多组第二子序列中确定第二图像序号；根据所述第一图像序号及第二图像序号计算终端响应时间；根据所述第三图像序号及第二图像序号计算应用程序响应时间。在一实施例中，上述的将原始图像序列进行灰度化处理，生成输入图像序列，具体包括：对所述原始图像序列进行灰度化处理，生成所述原始图像序列的灰度直方图；根据所述灰度直方图判断灰度化处理后的原始图像序列的对比度是否小于或等于第一预设阈值；如果是，则对所述灰度化处理后的原始图像序列进行归一化处理，生成所述的输入图像序列；否则，将所述灰度化处理后的原始图像序列作为所述的输入图像序列。在一实施例中，通过以下公式对所述灰度化处理后的原始图像序列进行归一化处理：其中，x为第i帧图像输入图像序列的横坐标；y为第i帧图像输入图像序列的纵坐标；Ii(x,y)为所述第i帧输入图像序列的灰度值；Imin为所述第i帧输入图像序列中像素的灰度值的最小值；Imax为所述第i帧输入图像序列中像素的灰度值的最大值；step为拉伸系数，0<step<255。在一实施例中，上述的在所述输入图像序列中进行目标检测，具体包括：利用模板匹配方法对所述输入图像序列进行机械臂目标检测，获取检测到目标的多个输入图像序列；或利用大津阈值方法对所述输入图像序列进行手指目标检测，获取检测到目标的多个输入图像序列。在一实施例中，确定所述第一自适应阈值及第二自适应阈值的步骤包括：根据第i帧输入图像序列及第i+1帧输入图像序列计算差值图像序列，并进一步计算所述差值图像序列的方差，生成方差序列；从所述方差序列的首部选取一组预设数量的方差，组成第一组方差，并从所述方差序列的尾部选取一组所述预设数量的方差，组成第二组方差；将所述第一组方差中的最大值设定为第一字自适应阈值，将所述第一组方差中的最小值设定为第二子自适应阈值，将所述第一子自适应阈值及第二子自适应阈值确定为所述第一自适应阈值；将所述第二组方差中的最大值设定为第三子自适应阈值，将所述第二组方差中的最小值设定为第四子自适应阈值，将所述第三子自适应阈值及第四子自适应阈值确定为所述第二自适应阈值。在一实施例中，上述的根据第一自适应阈值从所述输入图像序列筛选出多组第一子序列，并对所述多组第一子序列进行排序，以确定第三图像序号，具体包括：将所述方差序列中大于所述第四子自适应阈值、且小于所述第三子自适应阈值的多组方差的序号组成第一位置数组positionend；对所述第一位置数组positionend进行数值差分，生成第一差分结果Diffend(j)，其中，Diffend(j)＝positionend(j+1)-positionend(j)，j为所述方差序列的位置；将所述第一差分结果Diffend(j)中大于一第二预设阈值的值对应的位置加1后记入刷屏判断数组Pos；当所述刷屏判断数组Pos为空时，将所述第一差分结果Diffend(j)中小于第三预设阈值的序号记入第一尾部数组pend；将所述第一尾部数组pend中的最小值所对应的输入图像的序号确定为所述的第三图像序号。在一实施例中，当所述刷屏判断数组Pos不为空时，获取所述刷屏判断数组Pos中的第一最大值frame3start；将所述第一差分结果Diffend中小于所述第三预设阈值的序
号记入第二尾部数组p'end；将所述第二尾部数组p'end中大于或等于所述第一最大值frame3start所对应序号的序号记入第三尾部数组pend1；将所述第三尾部数组pend1中的最小值确定为所述第三图像序号。在一实施例中，通过以下公式计算所述的差值图像序列：Di(x,y)＝Ii+1(x,y)-Ii(x,y)，其中，x为所述输入图像序列的横坐标；y为所述输入图像序列的纵坐标；Ii(x,y)为所述第i帧输入图像序列的灰度值；Ii+1(x,y)为所述第i+1帧输入图像序列的灰度值；以及通过以下公式计算所述差值图像序列的方差： Var i = 1 n - 1 Σ x = 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，其特征在于，所述的计算方法包括：将原始图像序列进行灰度化处理，生成输入图像序列；在所述输入图像序列中进行目标检测，在检测到目标的多个输入图像序列中获取所述目标的坐标；计算各所述坐标中的极值，将所述极值对应的输入图像的序号记录为第一图像序号；根据第一自适应阈值从所述输入图像序列筛选出多组第一子序列，并对所述多组第一子序列进行排序，以确定第三图像序号；根据第二自适应阈值从所述输入图像序列筛选出多组第二子序列，并根据所述第一图像序号、第三图像序号从所述多组第二子序列中确定第二图像序号；根据所述第一图像序号及第二图像序号计算终端响应时间；根据所述第三图像序号及第二图像序号计算应用程序响应时间。

【技术特征摘要】
1.一种智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，其特征在于，所述的计算方法包括：将原始图像序列进行灰度化处理，生成输入图像序列；在所述输入图像序列中进行目标检测，在检测到目标的多个输入图像序列中获取所述目标的坐标；计算各所述坐标中的极值，将所述极值对应的输入图像的序号记录为第一图像序号；根据第一自适应阈值从所述输入图像序列筛选出多组第一子序列，并对所述多组第一子序列进行排序，以确定第三图像序号；根据第二自适应阈值从所述输入图像序列筛选出多组第二子序列，并根据所述第一图像序号、第三图像序号从所述多组第二子序列中确定第二图像序号；根据所述第一图像序号及第二图像序号计算终端响应时间；根据所述第三图像序号及第二图像序号计算应用程序响应时间。2.根据权利要求1所述的智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，其特征在于，将原始图像序列进行灰度化处理，生成输入图像序列，具体包括：对所述原始图像序列进行灰度化处理，生成所述原始图像序列的灰度直方图；根据所述灰度直方图判断灰度化处理后的原始图像序列的对比度是否小于或等于一第一预设阈值；如果是，则对所述灰度化处理后的原始图像序列进行归一化处理，生成所述的输入图像序列；否则，将所述灰度化处理后的原始图像序列作为所述的输入图像序列。3.根据权利要求2所述的智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，其特征在于，通过以下公式对所述灰度化处理后的原始图像序列进行归一化处理： I i ( x , y ) = I i ( x , y ) - I m i n I m a x - I m i n * s t e p , ]]>其中，x为第i帧图像输入图像序列的横坐标；y为第i帧图像输入图像序列的纵坐标；Ii(x,y)为所述第i帧输入图像序列的灰度值；Imin为所述第i帧输入图像序列中像素的灰度值的最小值；Imax为所述第i帧输入图像序列中像素的灰度值的最大值；
\tstep为拉伸系数，0<step<255。4.根据权利要求1所述的智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，其特征在于，在所述输入图像序列中进行目标检测，具体包括：利用模板匹配方法对所述输入图像序列进行机械臂目标检测，获取检测到目标的多个输入图像序列；或利用大津阈值方法对所述输入图像序列进行手指目标检测，获取检测到目标的多个输入图像序列。5.根据权利要求1所述的智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，其特征在于，确定所述第一自适应阈值及第二自适应阈值的步骤包括：根据第i帧输入图像序列及第i+1帧输入图像序列计算差值图像序列，并进一步计算所述差值图像序列的方差，生成方差序列；从所述方差序列的首部选取一组预设数量的方差，组成第一组方差，并从所述方差序列的尾部选取一组所述预设数量的方差，组成第二组方差；将所述第一组方差中的最大值设定为第一子自适应阈值，将所述第一组方差中的最小值设定为第二子自适应阈值，将所述第一子自适应阈值及第二子自适应阈值确定为所述第一自适应阈值；将所述第二组方差中的最大值设定为第三子自适应阈值，将所述第二组方差中的最小值设定为第四子自适应阈值，将所述第三子自适应阈值及第四子自适应阈值确定为所述第二自适应阈值。6.根据权利要求5所述的智能终端用户视觉感知响应时延指标的计算方法，其特征在于，根据第一自适应阈值从所述输入图像序列筛选出多组第一子序列，并对所述多组第一子序列进行排序，以确定第三图像序号，具体包括：将所述方差序列中大于所述第四子自适应阈值、且小于所述第三子自适应阈值的多组方差的序号组成第一位置数组positionend；...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏然，果敢，张蔚敏，李露，张玉凤，
申请(专利权)人：工业和信息化部电信研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11