【技术领域】
[0001] 本
发明涉及智能
手表技术领域，特别是涉及一种智能校时的方法和装置。【背景技术】
[0002] 穿戴式发展如火如荼，智能手环、手表各种各样，其大体由：相关的MEMS
传感器、MCU、通信模
块组成，典型的MOTO 360手表、苹果iwatch、fitbit手环等。
[0003] 另外有一类轻智能手表，是基于传统
指针手表，通过嵌入相关的
电子电路、传感器芯片等组成，与一般意义上的智能手表最大差别在于：保持传统指针表的外观、显示指针、
石英机芯等，同时也有运动识别、计步、电话提醒、智能校时等智能功能。
[0004] 本发明就是针对此类轻智能手表的智能校时功能。所谓的智能校时：就是可以通过手机实现手表时间的调时，而传统的指针手表是通过
表冠来调时。手机来调时的好处是可以较快校准的网络标准时间，尤其对人们出差到不同时区下校时方便快捷。
[0005]
现有技术中存在一种智能校时功能，在APP端设置一个虚拟
表盘，通过手动顺
时针或逆时针滑动表盘，手表指针跟随顺时针或逆时针转动，通过人眼识别手表指针指到了标准时间
位置，停止滑动即可，如图1所示。但是，此方案的问题是需要手动不断触摸虚拟表盘，且人眼同时紧紧盯住手表表针，用户操作体验差、效率低，还不及传统表利用表冠来调试。手表最终停止的位置依据人眼和虚拟表盘，误差可能较大。
[0006] 鉴于此，克服该现有技术所存在的
缺陷是本技术领域亟待解决的问题。【发明内容】
[0007] 本发明要解决的技术问题是克服现有技术中针对智能手表校时和调时的低效、繁琐的问题。
[0008] 本发明进一步要解决的技术问题是提供一种智能校时的方法。
[0009] 本发明采用如下技术方案：
[0010] 一方面，本发明
实施例提供了一种智能校时的方法，所述智能校时的方法包括：
[0011] 智能终端摄像头扫描智能手表表盘，记录当前智能手表表针和/或表盘信息；
[0012] 智能终端解析所述智能表针和/或表盘信息，获取当前智能手表时间信息；
[0013] 智能终端校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差发送给所述智能手表。
[0014] 优选的，所述智能终端解析所述智能表针和/或表盘信息，获取当前智能手表时间信息，具体包括：
[0015]
图像处理当前扫描获取的表针和表盘信息，识别出时针、分针和/或秒针；
[0016] 确定当前时针、分针和/或秒针相对与表盘上参考时刻刻度线的
角度；
[0017] 将各表针相对表盘上参考时刻刻度线的偏移角度，转换为当前智能手表的时间信息。
[0018] 优选的，所述图像处理当前扫描获取的表针和表盘信息，识别出时针、分针和/或秒针，具体包括：
[0019] 依次将扫描获得的图像进行灰度处理、顶帽变换、图像二值化处理中的一种或者多种处理，获得预处理图像；
[0020] 进行预处理图像中确定表盘中心
定位，并计算图像中经过所述表盘中心的最大连通区域；
[0021] 对所述最大连同区域进行
霍夫变换检测其直线属性，并依据长短和/或粗细判断时针、分针和秒针。
[0022] 优选的，所述确定当前时针、分针和/或秒针相对与表盘上参考时刻刻度线的角度，具体包括：
[0023] 根据预处理图像的表盘刻度，确定表盘上参考时刻刻度线与定位得到的表盘中心形成的参考线；所述参考线，用于完成所述确定当前时针、分针和/或秒针相对与表盘上参考时刻刻度线的角度。
[0024] 优选的，所述智能终端摄像头扫描智能手表表盘同时，还包括：
[0025] 记录当前的扫描时刻，所述扫描时刻用于与后续的解析所智能表针和/或表盘信息所消耗的时间结合，计算得到解析用的延迟时间，所述延迟时间用于后续计算所述校对时差。
[0026] 另一方面，本发明实施例还提供了一种智能校时的方法，所述智能校时的方法包括：
[0027] 智能终端摄像头扫描智能手表表盘，截取一副或者多幅包含当前智能手表表针和/或表盘信息的图像；
[0028] 智能终端解析包含所述智能表针和/或表盘信息的图像A，获取当前智能手表时间信息；若判断当前获取的智能手表时间信息不满足要求，则调用截取获得的图像B进行解析；
[0029] 智能终端校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差发送给所述智能手表。
[0030] 优选的，所述智能手表的表盘为
亮度可控的，则所述若判断当前获取的智能手表时间信息不满足要求，则调用截取获得的图像B进行解析，还包括：
[0031] 若智能终端解析包含所述智能表针和/或表盘信息的图像B，所获取的智能手表时间信息不满足要求时，由智能终端控制所述智能手表的表盘改变亮度，使得调整后截取的智能手表表针和/或表盘信息的图像，能够解析并获取到满足要求的手表时间信息。
[0032] 第三方面，本发明实施例还提供了一种智能校时的方法，所述智能校时的方法包括：
[0033] 智能终端接受用户输入的智能手表型号，智能终端根据所述智能手表型号调取相应的指针信息和表盘信息；
[0034] 智能终端摄像头扫描智能手表表盘，并利用调取的该智能手表型号下的指针信息和表盘信息做时针、分针和/或秒针的目标识别；
[0035] 将各表针相对表盘上参考时刻刻度线的偏移角度，转换为当前智能手表的时间信息；
[0036] 智能终端校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差发送给所述智能手表。
[0037] 第四方面，本发明实施例还提供了一种智能校时的装置，所述装置包括摄像头、网络
接口、数据接口、
存储器和处理器，所述摄像头、网络接口、数据接口、存储器分别和所述处理器相连，具体的：
[0038] 所述摄像头，用于扫描智能手表表盘，并用存储器记录当前智能手表表针和/或表盘信息；
[0039] 处理器，用于解析所述智能表针和/或表盘信息，获取当前智能手表时间信息；还用于校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差利用数据接口发送给所述智能手表；
[0040] 所述网络接口，用于为处理器获取网络标准时间提供接口。
[0041] 第五方面，本发明实施例还提供了一种智能校时的装置，装置包括摄像头、网络接口、数据接口、存储器、输入接口和处理器，所述摄像头、网络接口、数据接口、存储器、输入接口分别和所述处理器相连，具体的：
[0042] 所述输入接口，用于接受用户输入的智能手表型号，并传递给所述处理器；
[0043] 所述处理器，用于根据所述智能手表型号调取存储器中存储的相应的指针信息和表盘信息；
[0044] 所述摄像头扫描智能手表表盘；
[0045] 所述处理器，还用于利用调取的该智能手表型号下的指针信息和表盘信息做时针、分针和/或秒针的目标识别；将各表针相对表盘上参考时刻刻度线的偏移角度，转换为当前智能手表的时间信息；校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差通过数字接口发送给所述智能手表；
[0046] 所述网络接口，用于为处理器获取网络标准时间提供接口。
[0047] 与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明实施例通过一种智能终端摄像头扫描智能手表表盘，并利用图像
算法处理，解析出当前智能手表表盘上各指针所处位置具体代表的时间。并进一步与网络标准时间校对，生成可供智能手表自动校准的时差，从而能够提高智能手表的校表效率。【
附图说明】
[0048] 图1是本发明实施例提供的现有技术中一种虚拟调表界面示意图；
[0049] 图2是本发明实施例提供的一种智能校时的方法
流程图；
[0050] 图3是本发明实施例提供的另一种智能校时的方法流程图；
[0051] 图4是本发明实施例提供的另一种智能校时的方法流程图；
[0052] 图5是本发明实施例提供的一种智能校时的装置的结构示意图；
[0053] 图6是本发明实施例提供的另一种智能校时的装置的结构示意图；
[0054] 图7是本发明实施例提供的一种智能校时的方法中图像处理的流程图；
[0055] 图8是本发明实施例提供的一种智能手表表盘效果示意图；
[0056] 图9是本发明实施例提供的一种智能手表表盘二值处理效果示意图；
[0057] 图10是本发明实施例提供的一种智能手表表盘在最大连通域处理后的效果示意图；
[0058] 图11是本发明实施例提供的一种利用霍夫变换检测图像的直线效果示意图；
[0059] 图12是本发明实施例提供的一种识别出指针长短效果图。【具体实施方式】
[0060] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0061] 此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0062] 实施例1:
[0063] 本发明实施例1提供了一种智能校时的方法，如图2所示，所述智能校时的方法包括：
[0064] 在步骤201中，智能终端摄像头扫描智能手表表盘，记录当前智能手表表针和/或表盘信息。
[0065] 其中，扫描是一个较宽泛的概念，对于智能终端其实际操作过程可以是拍照方式；也可以是拍摄短视频的方式；还可以利用摄像机直接读取到内存，并由APP来完成后续算法处理的方式。
[0066] 在步骤202中，智能终端解析所述智能表针和/或表盘信息，获取当前智能手表时间信息。
[0067] 在步骤203中，智能终端校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差发送给所述智能手表。
[0068] 智能手表在接受到校对时差后，就通过其MCU发出表针
齿轮组完成校对时差所对应的时间的调整，从而实现智能手表时间校准功能。
[0069] 本发明实施例通过一种智能终端摄像头扫描智能手表表盘，并利用图像算法处理，解析出当前智能手表表盘上各指针所处位置具体代表的时间。并进一步与网络标准时间校对，生成可供智能手表自动校准的时差，从而能够提高智能手表的校表效率。
[0070] 结合本发明实施例，存在一种优选的实现方案，其中，所述智能终端解析所述智能表针和/或表盘信息，获取当前智能手表时间信息，具体包括：
[0071] 图像处理当前扫描获取的表针和表盘信息，识别出时针、分针和/或秒针；确定当前时针、分针和/或秒针相对与表盘上参考时刻刻度线的角度；将各表针相对表盘上参考时刻刻度线的偏移角度，转换为当前智能手表的时间信息。
[0072] 结合本发明实施例，存在一种优选的实现方案，其中，所述图像处理当前扫描获取的表针和表盘信息，识别出时针、分针和/或秒针，具体包括：
[0073] 依次将扫描获得的图像进行灰度处理、顶帽变换、图像二值化处理中的一种或者多种处理，获得预处理图像；
[0074] 进行预处理图像中确定表盘中心定位，并计算图像中经过所述表盘中心的最大连通区域；
[0075] 对所述最大连同区域进行霍夫变换检测其直线属性，并依据长短和/或粗细判断时针、分针和秒针。
[0076] 结合本发明实施例，存在一种优选的实现方案，其中，所述确定当前时针、分针和/或秒针相对与表盘上参考时刻刻度线的角度，具体包括：
[0077] 根据预处理图像的表盘刻度，确定表盘上参考时刻刻度线与定位得到的表盘中心形成的参考线；所述参考线，用于完成所述确定当前时针、分针和/或秒针相对与表盘上参考时刻刻度线的角度。
[0078] 结合本发明实施例，存在一种优选的实现方案，其中，所述智能终端摄像头扫描智能手表表盘同时，还包括：
[0079] 记录当前的扫描时刻，所述扫描时刻用于与后续的解析所智能表针和/或表盘信息所消耗的时间结合，计算得到解析用的延迟时间，所述延迟时间用于后续计算所述校对时差。简单的说，就是将智能终端扫描后解析出校对时差所要使用的时间也累加到最终发送给智能手表的校对时差中去，使得最终得到的结果更为准确。然而，显示使用中该延迟时间通常会被智能终端控制在10s以内，不会对智能手表最终的校对结果造成太大的影响，因此，该延迟时间也可以被忽略不计。
[0080] 实施例2:
[0081] 基于实施例1及其优选实现方案
基础上，本发明实施例还提供了一种智能校时的方法，与实施例1所述的方法不同的是，本实施例是针对特定应用场景下，偶尔会出现一次扫描智能手表表盘无法获得满足条件的图像信息，提出的一种解决方案，如图3所述，所述智能校时的方法包括：
[0082] 在步骤301中，智能终端摄像头扫描智能手表表盘，截取一副或者多幅包含当前智能手表表针和/或表盘信息的图像。
[0083] 所述图像可以是以图片文件格式存储在智能终端本地存储器上；也可以是存储在智能终端的内存中，以便更迅速的读取。
[0084] 在步骤302中，智能终端解析包含所述智能表针和/或表盘信息的图像A，获取当前智能手表时间信息；若判断当前获取的智能手表时间信息不满足要求，则调用截取获得的图像B进行解析。
[0085] 其中，获取当前智能手表时间信息的方式可以参考实施例1中相关优选方案，在此不一一赘述。
[0086] 在步骤303中，智能终端校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差发送给所述智能手表。
[0087] 智能手表在接受到校对时差后，就通过其MCU发出表针齿轮组完成校对时差所对应的时间的调整，从而实现智能手表时间校准功能。
[0088] 确切说，本实施例是实施例1在一种具体场景中实现的方案，不仅保证了扫描结果的抗鲁棒性，也提高了在恶劣环境下的识别准确度。
[0089] 结合本发明实施例，存在一种优选的实现方案，其中，所述智能手表的表盘为亮度可控的，则所述若判断当前获取的智能手表时间信息不满足要求，则调用截取获得的图像B进行解析，还包括：
[0090] 若智能终端解析包含所述智能表针和/或表盘信息的图像B，所获取的智能手表时间信息不满足要求时，由智能终端控制所述智能手表的表盘改变亮度，使得调整后截取的智能手表表针和/或表盘信息的图像，能够解析并获取到满足要求的手表时间信息。其中，满足要求在具体实现时，可设置为识别时针和分针，并能确定参考时刻刻度线的条件需求。
[0091] 实施例3:
[0092] 基于实施例1及其优选实现方案基础上，本发明实施例还提供了一种智能校时的方法，与实施例1和实施例2不同，本实施例给予了一种基于对象识别算法的时针、分针、秒针的定位解决方案，如图4所示，所述智能校时的方法包括：
[0093] 在步骤401中，智能终端接受用户输入的智能手表型号，智能终端根据所述智能手表型号调取相应的指针信息和表盘信息。
[0094] 在步骤402中，智能终端摄像头扫描智能手表表盘，并利用调取的该智能手表型号下的指针信息和表盘信息做时针、分针和/或秒针的目标识别。
[0095] 在步骤403中，将各表针相对表盘上参考时刻刻度线的偏移角度，转换为当前智能手表的时间信息。
[0096] 在步骤404中，智能终端校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差发送给所述智能手表。
[0097] 智能手表在接受到校对时差后，就通过其MCU发出表针齿轮组完成校对时差所对应的时间的调整，从而实现智能手表时间校准功能。
[0098] 本发明实施例通过在智能终端or远程
服务器上存储各智能手表的表盘信息和指针信息，从而在获取到智能手表的型号信息后，能够获取对应表盘信息和指针信息，并通过目标匹配的算法获取到确切时针、分针和/或秒针的角度位置，并最终计算得到校对时差。
[0099] 由于，本实施例和实施例1相比仅在于确认时针、分针和/或秒针的方式不同，因此，本实施例也适用实施例1中的优选方案，在此不一一赘述。
[0100] 实施例4:
[0101] 一种智能校时的装置，如图5所示，所述装置包括摄像头11、网络接口12、数据接口13、存储器14和处理器15，所述摄像头11、网络接口12、数据接口13、存储器14分别和所述处理器15相连，具体的：
[0102] 所述摄像头11，用于扫描智能手表表盘，并用存储器14记录当前智能手表表针和/或表盘信息；
[0103] 处理器15，用于解析所述智能表针和/或表盘信息，获取当前智能手表时间信息；还用于校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差利用数据接口13发送给所述智能手表；
[0104] 所述网络接口12，用于为处理器15获取网络标准时间提供接口。
[0105] 值得说明的是，上述装置内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明实施例1基于同一构思，具体内容可参见本发明实施例1中的叙述，此处不再赘述。
[0106] 实施例5:
[0107] 一种智能校时的装置，如图6所示，装置包括摄像头21、网络接口22、数据接口23、存储器24、输入接口26和处理器26，所述摄像头21、网络接口22、数据接口23、存储器24、输入接口25分别和所述处理器26相连，具体的：
[0108] 所述输入接口25，用于接受用户输入的智能手表型号，并传递给所述处理器26；
[0109] 所述处理器26，用于根据所述智能手表型号调取存储器24中存储的相应的指针信息和表盘信息；
[0110] 所述摄像头21扫描智能手表表盘；
[0111] 所述处理器26，还用于利用调取的该智能手表型号下的指针信息和表盘信息做时针、分针和/或秒针的目标识别；将各表针相对表盘上参考时刻刻度线的偏移角度，转换为当前智能手表的时间信息；校对网络标准时间和当前智能手表时间，并将校对时差通过数字接口23发送给所述智能手表。
[0112] 所述网络接口22，用于为处理器26获取网络标准时间提供接口。
[0113] 值得说明的是，上述装置内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明实施例3基于同一构思，具体内容可参见本发明实施例3中的叙述，此处不再赘述。
[0114] 实施例6:
[0115] 基于实施例1所阐述的方法，接下来将结合具体实现细节的方式，以实施例1中所包含多种实现方案中的某一种做具体阐述，并将着重从算法侧描述如何求解得到各指针的偏移角度。在本实施例中智能终端具体表现为智能手机。其中，采用扫一扫的方式而不是拍照识别，一个主要原因是拍照识别需要用户主动触发，而用户主动触发的情况下，只会进行一次识别尝试，一旦没有识别清楚，用户的感受就会很差，另外由于手表一般是戴在手上的，用户另一只手操作手机，面对手机屏幕越来越大，几乎不可能单手操作聚焦、拍照等情况下，采用扫一扫方式可以大幅提高用户体验和智能程度。其中包含的具体图像处理算法流程参考图7所示流程。总体步骤阐述如下：
[0116] 第一步：用户的扫一扫界面对准手表刻度盘扫描，尽量把表盘的圆心和12点位置和手机端的虚拟位置重合，智能手机端会自动选取一张图像清晰的图片送入后续程序进行处理。其中，扫描过程结束，智能手机呈现给用户的是等待片刻校正
进度条。
[0117] 第二步：将彩色图像转换为灰度图像，接着进行顶帽变换(即灰度图像减去开运算后的图像)，目的就是提取除背景外有用的信息。而且进行顶帽变换可以针对背景光不同，防止有些暗背景的地方在二值化的时候出现丢失的情况，接着进行二值化处理得到图9。
[0118] 第三步：这步主要是对表针从图像中分割出来，采用的方法是计算图像中最大连通域方法(因为表针是围绕一个轴连接的，这个方法效果特别好)，最大连通域就是先对图形查找轮廓，然后最大轮廓也就是最大连通域，同时依据表针轴得到表的圆心，这个圆心就是表针
坐标系的圆心，对后续的表针的角度的准确计算有重要作用，同时对直线的判断有作用，如图10所示。
[0119] 第四步：利用霍夫变换检测图像的直线，霍夫变化寻找直线相比其他方法可以更好得减少噪声干扰。其做法就是：一条直线在图像中是一系列离散点的集合，通过一个直线的离散极坐标公式，可以表达出直线的离散点几何等式如下：X*cos(theta)+y*sin(theta)＝r，其中，角度theta指r与X轴之间的夹角，r为到直线几何垂直距离。任何在直线上点x、y都可以表达，其中r、theta是常量。该公式图形表示如图11所示。
[0120] 然而在实现的图像处理领域，图像的
像素坐标P(x,y)是已知的，而r,theta则是我们要寻找的变量。如果我们能根据像素点坐标P(x,y)值绘制每个(r,theta)值的话，那么就从图像笛卡尔坐标系统转换到极坐标霍夫空间系统，这种从点到曲线的变换称为直线的霍夫变换。变换通过量化霍夫参数空间为有限个值间隔等分或者累加格子。当霍夫变换算法开始，每个像素坐标点P(x,y)被转换到(r,theta)的曲线点上面，累加到对应的格子数据点，当一个波峰出现时候，说明有直线存在，检测结果如图12所示，图12中标记处来检测出来的直线的首尾两点。根据直线的长短判断出时针、分针和秒针。
[0121] 第五步：依据霍夫变换得到的三条直线方程，可以利用反三角计算出相应的角度，利用角度就可以推算出时间，例如时针是275°，那么得到小时：
[0122] (小时必须取整)
[0123] 依次可以得到分针、秒针的计算公式：
[0124]
[0125] 本领域普通技术人员可以理解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，存储介质可以包括：
只读存储器(ROM，Read Only Memory)、
随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
[0126] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何
修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
