一种基于大数据的动态智能识别系统的制作方法

技术特征：
1.一种基于大数据的动态智能识别系统，包括个人账户数据库、设备码识别单元、终端通道建立模块、定制识别模块和辅助输入模块，其特征在于：所述个人账户数据库用于建立存储当前用户的操作数据，所述设备码识别单元用于识别当前终端的设备码，所述终端通道建立模块用于根据设备码在个人账户数据库内新建设备终端通道，所述定制识别模块用于智能识别用户在当前设备终端下的输入行为数据，所述辅助输入模块用于根据用户输入行为数据智能调节键盘；辅助用户更加快捷流畅的输入文字；所述设备码识别单元、终端通道建立模块和个人账户数据库之间互相连接，所述定制识别模块与个人账户数据库以及辅助输入模块之间连接。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的动态智能识别系统，其特征在于：所述个人账户数据库包括终端通道一、终端通道二以及到终端通道n，所述终端通道一、终端通道二以及到终端通道n均用于存储与其对应的设备终端下反馈行为数据。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的动态智能识别系统，其特征在于：所述定制识别模块包括输入手势识别模块、按键预测识别模块和易错键识别模块，所述输入手势识别模块用于识别输入按键间隔时间行为并判断当前输入文字过程中采用的操作手势，所述按键预测识别模块用于识别输入按键顺序行为并在输入过程中实时预测用户下一个输入按下的按键，所述易错键识别模块用于识别输入出错行为。4.一种基于前述权利要求1-3中任一项所述基于大数据的动态智能识别系统的运行方法主要包括以下步骤：步骤s1：在云端建立个人账户数据库；步骤s2：文字输入前,登录个人账户，与云端个人账户数据库建立连接；步骤s3：识别终端设备码，对比判断在个人账户数据库内是否有该终端设备码的对应终端通道，当有对应终端通道时，个人账户数据库调取该终端通道内数据作主导数据通道运行；当没有对应的终端通道，则调取终端通道建立模块，在个人账户数据库中建立新的终端通道，并以新的终端通道作主导数据通道运行；步骤s4：文字输入过程中，识别用户的输入行为数据，并传输至当前主导数据通道，同时获取主导数据通道积累的行为数据，作为学习定制当前手持终端输入习惯的依据；步骤s5：根据实时的学习定制到的输入习惯的依据，辅助改变输入法的单个键位区域和键位区域的偏向。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的动态智能识别系统，其特征在于：所述步骤s4进一步包括以下步骤：步骤s41：先识别判断输入文字时的手势操作模式，其中手势操作模块分为双手操作输入模式和单手操作输入模式，在主导数据通道中不同手势操作模式下对应不同的数据参考；步骤s42：再预测用户文字输入过程中的下一按键指向对应键位的优先级；步骤s43：最后识别并实时统计输入过程中各个键位的出错频率，和记录改正前后键位对应字符。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的动态智能识别系统，其特征在于：所述步骤s41中识别判断输入文字时手势的方法包括以下步骤：步骤s411：预设键盘中每一组按键至其余所有按键的距离，分别对应距离系数值l；
步骤s412：在输入单个文字或词组过程中，记录每两组按键顺序相邻的输入时间间隔值t；步骤s413：通过公式p＝l/t求得相对输入速度值p；步骤s414：当前文字输入过程中，重复运行步骤s412-步骤s413，当得到预设可参考量的相对输入速度值p的个数后，求上述对应p值方差δe，若δe≤r，则求上述对应p值平均数并将平均数值传输至当前主导数据通道，若δe>r，则继续获取最新的相对输入速度值p，其中r为输入速度偏差阈值；步骤s415：平均数值与分别主导数据通道中学习得到的p1以及p2值作对比，当对比p1的差值较小时，则判定为单手操作输入模式，反之当对比p2的差值较小时，则判定为双手操作输入模式，其中p1为单手操作模式下的相对输入速度值，p2为双手操作模式下的相对输入速度值。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的动态智能识别系统，其特征在于：所述步骤s42中预测下一按键指向对应键位优先级的方法主要包括以下步骤：步骤s421：选取一个基准按键；步骤s422：每当基准按键被触发按下时，记录下一个被按下的键位，并对其标记；步骤s423：重复步骤s422，达到预设可参考量后，整理所有键位被标记次数；步骤s424：相同手势操作模式下，按照被标记次数排序，预测得到该基准按键被按下后，下一按键指向对应键位的优先级；步骤s425：重复步骤s421-s424，完成预测所有按键的下一按键指向对应键位的优先级。8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的动态智能识别系统，其特征在于：所述步骤s43进一步包括以下步骤：步骤s431：易错键识别模块启动，选中“退回”键为感应键位；步骤s432：相同手势操作模式下，当感应键位触发时，记录改正前后所对应键位，并根据预设键位图识别是否为相邻键位；步骤s433：当识别为相邻键位后，分别记录感应键触发前按键指向键位以及其对应改正后的键位，并传输至当前主导数据通道；步骤s434：整理统计感应键触发前按键指向对应键位出现的频率，对频率超过设定阈值键位识别为易错键。9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的动态智能识别系统，其特征在于：所述步骤s5进一步包括以下步骤：步骤s51：完成用户输入行为的定制识别后，信号触发辅助输入模块启动，并获取识别到的输入手势；步骤s52：设定当按下选取的基准按键时，其余键位区域按照被标记次数量放大，被标记次数越多，放大比例越大，当键位区域放大后影响周边键位区域时，周边键位区域等条件缩小；步骤s53：确定易错键的键位区域，整理统计每一组易错键对应改正后的键位，选取该易错键相对改正后次数最多键位，确定其所在区域为偏移目标；步骤s54：将易错键的键位区域向偏移目标处偏移额定区域。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的动态智能识别系统，其特征在于：所述步骤s415中，主导数据通道中学习得到的p1以及p2值基于个人账户数据库中建立新的终端通道时，引导录入的不同操作手势下相对输入速度均值。

技术总结
本发明公开了一种基于大数据的动态智能识别系统，包括个人账户数据库、设备码识别单元、终端通道建立模块、定制识别模块和辅助输入模块，所述个人账户数据库用于建立存储当前用户的操作数据，所述设备码识别单元用于识别当前终端的设备码，所述终端通道建立模块用于根据设备码在个人账户数据库内新建设备终端通道，所述定制识别模块用于智能识别用户在当前设备终端下的输入行为数据，所述辅助输入模块用于根据用户输入行为数据智能调节键盘；辅助用户更加快捷流畅的输入文字；所述设备码识别单元、终端通道建立模块和个人账户数据库之间互相连接，本发明，具有实用性强和准确性高的特点。的特点。


技术研发人员：陈慧
受保护的技术使用者：陈慧
技术研发日：2022.03.08
技术公布日：2022/6/28