CN108537141B - 计算机评估系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种即时营救能力计算机评估系统，包括：舱外摄像头，设置在飞机上，用于对飞机舱外场景进行拍摄，以获得即时舱外图像，输出所述即时舱外图像；舱内摄像头，用于对机舱内的场景进行拍摄以获得机舱内部图像；曲线像素分析设备，用于接收所述即时舱外图像，以所述即时舱外图像中的水平方向的中心列为Y轴，以所述即时舱外图像中的垂直方向的中心行为X轴，基于所述X轴和所述Y轴在所述即时舱外图像中描绘出李萨如图，并将所述即时舱外图像中李萨如图经过的各个像素点作为多个目标像素点，获取所述多个目标像素点的红绿成分值、黑白成分值和黄蓝成分值。通过本发明，能够提高救援飞机营救能力的评估精度。

Description

计算机评估系统

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种计算机评估系统。

背景技术

随着微型处理器(CPU)的出现，计算机中开始使用微型处理器，使计算机体积缩小了，成本降低了。另一方面，软件行业的飞速发展提高了计算机内部操作系统的便捷度，计算机外部设备也趋于完善。计算机理论和技术上的不断完善促使微型计算机很快渗透到全社会的各个行业和部门中，并成为人们生活和学习的必须品。四十年来，计算机的体积不断的缩小，台式电脑、笔记本电脑、掌上电脑、平板电脑体积逐步微型化，为人们提供便捷的服务。因此，未来计算机仍会不断趋于微型化，体积将越来越小。

互联网将世界各地的计算机连接在一起，从此进入了互联网时代。计算机网络化彻底改变了人类世界，人们通过互联网进行沟通、交流(OICQ、微博等)，教育资源共享(文献查阅、远程教育等)、信息查阅共享(百度、谷歌)等，特别是无线网络的出现，极大的提高了人们使用网络的便捷性，未来计算机将会进一步向网络化方面发展。

发明内容

本发明提供了一种计算机评估系统，在图像整体亮度分析以及相适应图像处理的模式下，获得准确的待营救人体的子图像进行体形分析，以确定每一个子图像对应的人体重量，基于所述多个人体子图像确定待营救人体总负荷，尤为重要的是，还将飞机承载负荷阈值减去待营救人体总负荷和舱内目标总负荷以获得运算结果，以确定该飞机是否能够营救所有落难人员的判断信息。

为此，本发明至少具有以下两个重要发明点：

(1)基于飞机承载负荷阈值减去所述待营救人体总负荷和所述舱内目标总负荷的运算结果，准确判断出飞机能够完全营救所有待营救人体，并在无法完全营救时及时通知后方进行救援，从而保证了救援行动的有效性和可靠性；

(2)在图像整体亮度分析判断中，采用了李萨如图选择待处理图像中的目标像素点以及采用了对目标像素点的颜色成分的比例进行分析的机制，从而有效避免了图像整体亮度的误判，以及基于所述当前比较参考值确定对所述高清图像切割得到的碎片数量，同时基于每一个图像碎片自身的粗糙程度确定对所述图像碎片执行图像平滑的力度，从而实现了基于图像本身内容的图像平滑处理。

根据本发明的一方面，提供了一种即时营救能力计算机评估系统，所述系统包括：

舱外摄像头，设置在飞机上，用于对飞机舱外场景进行拍摄，以获得即时舱外图像，输出所述即时舱外图像；

舱内摄像头，设置在飞机机舱内，用于对机舱内的场景进行拍摄以获得机舱内部图像；

曲线像素分析设备，与所述舱外摄像头连接，用于接收所述即时舱外图像，以所述即时舱外图像中的水平方向的中心列为Y轴，以所述即时舱外图像中的垂直方向的中心行为X轴，基于所述X轴和所述Y轴在所述即时舱外图像中描绘出李萨如图，并将所述即时舱外图像中李萨如图经过的各个像素点作为多个目标像素点，获取所述多个目标像素点的红绿成分值、黑白成分值和黄蓝成分值，并针对每一个目标像素点做以下操作：将红绿成分值除以黑白成分值的结果与黄蓝成分值除以黑白成分值的结果相加以获得对应目标像素点的比例值，还用于将所述多个目标像素点的比例值相加后除以所述多个目标像素点的数量以获得当前比较参考值；

碎片决策设备，分别与所述舱外摄像头和所述曲线像素分析设备连接，用于接收所述当前比较参考值以及所述即时舱外图像，基于所述当前比较参考值确定对所述即时舱外图像切割得到的碎片数量，其中，所述当前比较参考值越大，对所述即时舱外图像切割得到的碎片数量越少；

碎片处理设备，与所述碎片决策设备连接，用于接收所述碎片数量，并基于所述碎片数量对所述即时舱外图像进行碎片切割处理，以获得并输出多个图像碎片；

分碎片平滑设备，与所述碎片处理设备连接，用于接收所述多个图像碎片，并基于每一个图像碎片自身的粗糙程度确定对所述图像碎片执行图像平滑的力度，并将多个执行完图像平滑处理的图像碎片复合以获得分碎片平滑图像；

对象检测设备，与所述分碎片平滑设备连接，用于接收所述分碎片平滑图像，并基于预设人体上限灰度阈值和预设人体下限灰度阈值从所述分碎片平滑图像中获取并分割出多个人体子图像；

负荷分析设备，设置在飞机上，分别与所述舱外摄像头和所述对象检测设备连接，用于接收多个人体子图像和即时舱外图像，并对每一个人体子图像进行体形分析，以确定每一个人体子图像对应的人体重量，基于所述多个人体子图像确定待营救人体总负荷。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为根据本发明实施方案示出的即时营救能力计算机评估系统的结构方框图。舱内摄像头

图2为根据本发明实施方案示出的即时营救能力计算机评估系统的舱内摄像头的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的即时营救能力计算机评估系统的实施方案进行详细说明。

为了帮助海上落难人员尽快获得营救，各国针对海上事故，都设置了相应的海上搜救中心。

中国海上搜救中心成立于1989年，负责全国海上搜救的统一组织协调工作，日常工作由交通部安全监督局(现交通部海事局)承担。发挥保障社会稳定，促进海上交通事业的发展、海洋资源的开发以及对海洋的综合利用，进而促进国家的经济发展，提高政府的声誉和国际形象的重大作用。中国海上搜救中心所负责的海上搜救工作，包括海上突发事件预警预防，人命救助、环境救助和财产救助，重要通航水域清障以及海盗事件信息的接收与处理。

针对海上落难人员的营救，各国海上搜救中心一般采用派送飞机抵达出事海域，使用飞机营救尽可能多的人员逃离困境。然而，由于飞机的运载能力有限，如何在短时间内确定抵达飞机能够营救的最大人数，是目前各国海上搜救中心需要的解决的技术难题之一。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种即时营救能力计算机评估系统，能够为抵达落难海域的飞机提供准确的营救能力的判断机制。

图1为根据本发明实施方案示出的即时营救能力计算机评估系统的结构方框图，所述系统包括：

飞行驱动主架构1，设置在飞机上，用于执行各种飞行操作；

连接件2，设置在飞行驱动主架构1上，用于将舱外摄像头3连接到飞行驱动主架构1，以将舱外摄像头3设置在飞机上；

舱外摄像头3，设置在飞机上，用于对飞机舱外场景进行拍摄，以获得即时舱外图像，输出所述即时舱外图像；

舱内摄像头，如图2所示，设置在飞机机舱内，用于对机舱内的场景进行拍摄以获得机舱内部图像；

曲线像素分析设备，与所述舱外摄像头连接，用于接收所述即时舱外图像，以所述即时舱外图像中的水平方向的中心列为Y轴，以所述即时舱外图像中的垂直方向的中心行为X轴，基于所述X轴和所述Y轴在所述即时舱外图像中描绘出李萨如图，并将所述即时舱外图像中李萨如图经过的各个像素点作为多个目标像素点，获取所述多个目标像素点的红绿成分值、黑白成分值和黄蓝成分值，并针对每一个目标像素点做以下操作：将红绿成分值除以黑白成分值的结果与黄蓝成分值除以黑白成分值的结果相加以获得对应目标像素点的比例值，还用于将所述多个目标像素点的比例值相加后除以所述多个目标像素点的数量以获得当前比较参考值；

碎片决策设备，分别与所述舱外摄像头和所述曲线像素分析设备连接，用于接收所述当前比较参考值以及所述即时舱外图像，基于所述当前比较参考值确定对所述即时舱外图像切割得到的碎片数量，其中，所述当前比较参考值越大，对所述即时舱外图像切割得到的碎片数量越少；

碎片处理设备，与所述碎片决策设备连接，用于接收所述碎片数量，并基于所述碎片数量对所述即时舱外图像进行碎片切割处理，以获得并输出多个图像碎片；

分碎片平滑设备，与所述碎片处理设备连接，用于接收所述多个图像碎片，并基于每一个图像碎片自身的粗糙程度确定对所述图像碎片执行图像平滑的力度，并将多个执行完图像平滑处理的图像碎片复合以获得分碎片平滑图像；

对象检测设备，与所述分碎片平滑设备连接，用于接收所述分碎片平滑图像，并基于预设人体上限灰度阈值和预设人体下限灰度阈值从所述分碎片平滑图像中获取并分割出多个人体子图像；

负荷分析设备，设置在飞机上，分别与所述舱外摄像头和所述对象检测设备连接，用于接收多个人体子图像和即时舱外图像，并对每一个人体子图像进行体形分析，以确定每一个人体子图像对应的人体重量，基于所述多个人体子图像确定待营救人体总负荷；

舱内重量检测设备，设置在飞机机舱内，与所述舱内摄像头连接，用于接收所述机舱内部图像，并对所述机舱内部图像内的各类目标进行识别，并基于识别的目标的类型和数量确定舱内目标总负荷；

负荷评估设备，设置在飞机机舱内，分别与所述负荷分析设备和所述舱内重量检测设备连接，用于接收所述待营救人体总负荷和所述舱内目标总负荷，并将飞机承载负荷阈值减去所述待营救人体总负荷和所述舱内目标总负荷以获得运算结果，当所述运算结果大于等于预设差值阈值时，发出完全营救信号。

接着，继续对本发明的即时营救能力计算机评估系统的具体结构进行进一步的说明。

在所述即时营救能力计算机评估系统中：

在所述负荷评估设备中，当所述运算结果小于预设差值阈值时，发出部分营救信号。

在所述即时营救能力计算机评估系统中，还包括：

无线通信接口，分别与所述负荷分析设备和所述负荷评估设备连接；

其中，所述无线通信接口用于在接收到所述部分营救信号时，将所述即时舱外图像以及所述部分营救信号一起发送给远端的海上营救平台。

在所述即时营救能力计算机评估系统中：

在所述无线通信接口中，包括多个无线传输单元，还包括信号强度测量单元和传输切换单元；

其中，所述信号强度测量单元分别与所述多个无线传输单元连接；

其中，所述传输切换单元与所述信号强度测量单元连接，还分别与所述多个无线传输单元连接。

在所述即时营救能力计算机评估系统中：

所述信号强度测量单元用于测量所述多个无线传输单元中信号发送信道的发送强度；

其中，所述信号强度测量单元将所述多个无线传输单元中信号发送信道的发送强度最强的无线传输单元作为目标传输单元。

在所述即时营救能力计算机评估系统中：

所述传输切换单元切换到所述目标传输单元以实现数据的无线发送。

在所述即时营救能力计算机评估系统中：

所述目标像素点的红绿成分值表示从红色到绿色的数值范围；

以及所述目标像素点的黄蓝成分值从黄色到蓝色的数值范围。

以及，在所述即时营救能力计算机评估系统中：

在所述曲线像素分析设备中，当所述当前比较参考值小于等于预设限值时，发出亮度超标信号；

以及在所述曲线像素分析设备中，当所述当前比较参考值大于预设限值时，发出亮度低标信号。

另外，在所述无线通信接口中，所述多个无线传输单元包括GPRS传输单元。

GPRS，是通用分组无线服务技术(General Packet Radio Service)的简称，他是GSM移动电话用户可用的一种移动数据业务。GPRS可说是GSM的延续。GPRS和以往连续在频道传输的方式不同，是以封包(Packet)式来传输，因此使用者所负担的费用是以其传输资料单位计算，并非使用其整个频道，理论上较为便宜。GPRS的传输速率可提升至56甚至114Kbps。

GPRS经常被描述成“2.5G”，也就是说这项技术位于第二代(2G)和第三代(3G)移动通讯技术之间。他通过利用GSM网络中未使用的TDMA信道，提供中速的数据传递。GPRS突破了GSM网只能提供电路交换的思维方式，只通过增加相应的功能实体和对现有的基站系统进行部分改造来实现分组交换，这种改造的投入相对来说并不大，但得到的用户数据速率却相当可观。而且，因为不再需要现行无线应用所需要的中介转换器，所以连接及传输都会更方便容易。如此，使用者既可联机上网，参加视讯会议等互动传播，而且在同一个视讯网络上(VRN)的使用者，甚至可以无需通过拨号上网，而持续与网络连接。

GPRS分组交换的通信方式在分组交换的通信方式中，数据被分成一定长度的包(分组)，每个包的前面有一个分组头(其中的地址标志指明该分组发往何处)。数据传送之前并不需要预先分配信道，建立连接。而是在每一个数据包到达时，根据数据报头中的信息(如目的地址)，临时寻找一个可用的信道资源将该数据报发送出去。在这种传送方式中，数据的发送和接收方同信道之间没有固定的占用关系，信道资源可以看作是由所有的用户共享使用。由于数据业务在绝大多数情况下都表现出一种突发性的业务特点，对信道带宽的需求变化较大，因此采用分组方式进行数据传送将能够更好地利用信道资源。例如一个进行WWW浏览的用户，大部分时间处于浏览状态，而真正用于数据传送的时间只占很小比例。这种情况下若采用固定占用信道的方式，将会造成较大的资源浪费。

采用本发明的即时营救能力计算机评估系统，针对现有技术中飞机营救人员数量和能力难以评估的技术问题，通过高精度的图像采集和图像处理，获得准确的落难人员的负荷信息，并基于飞机承载负荷阈值、舱内目标总负荷以及落难人员的负荷信息，准确判断出飞机能够完全营救所有待营救人体，从而解决了上述技术问题。

可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。

Claims (5)

1.一种即时营救能力计算机评估系统，其特征在于，所述系统包括：

舱外摄像头，设置在飞机上，用于对飞机舱外场景进行拍摄，以获得即时舱外图像，输出所述即时舱外图像；

舱内摄像头，设置在飞机机舱内，用于对机舱内的场景进行拍摄以获得机舱内部图像；

曲线像素分析设备，与所述舱外摄像头连接，用于接收所述即时舱外图像，以所述即时舱外图像中的水平方向的中心列为Y轴，以所述即时舱外图像中的垂直方向的中心行为X轴，基于所述X轴和所述Y轴在所述即时舱外图像中描绘出李萨如图，并将所述即时舱外图像中李萨如图经过的各个像素点作为多个目标像素点，获取所述多个目标像素点的红绿成分值、黑白成分值和黄蓝成分值，并针对每一个目标像素点做以下操作：将红绿成分值除以黑白成分值的结果与黄蓝成分值除以黑白成分值的结果相加以获得对应目标像素点的比例值，还用于将所述多个目标像素点的比例值相加后除以所述多个目标像素点的数量以获得当前比较参考值；

碎片决策设备，分别与所述舱外摄像头和所述曲线像素分析设备连接，用于接收所述当前比较参考值以及所述即时舱外图像，基于所述当前比较参考值确定对所述即时舱外图像切割得到的碎片数量，其中，所述当前比较参考值越大，对所述即时舱外图像切割得到的碎片数量越少；

碎片处理设备，与所述碎片决策设备连接，用于接收所述碎片数量，并基于所述碎片数量对所述即时舱外图像进行碎片切割处理，以获得并输出多个图像碎片；

分碎片平滑设备，与所述碎片处理设备连接，用于接收所述多个图像碎片，并基于每一个图像碎片自身的粗糙程度确定对所述图像碎片执行图像平滑的力度，并将多个执行完图像平滑处理的图像碎片复合以获得分碎片平滑图像；

对象检测设备，与所述分碎片平滑设备连接，用于接收所述分碎片平滑图像，并基于预设人体上限灰度阈值和预设人体下限灰度阈值从所述分碎片平滑图像中获取并分割出多个人体子图像；

负荷分析设备，设置在飞机上，分别与所述舱外摄像头和所述对象检测设备连接，用于接收多个人体子图像和即时舱外图像，并对每一个人体子图像进行体形分析，以确定每一个人体子图像对应的人体重量，基于所述多个人体子图像确定待营救人体总负荷；

舱内重量检测设备，设置在飞机机舱内，与所述舱内摄像头连接，用于接收所述机舱内部图像，并对所述机舱内部图像内的各类目标进行识别，并基于识别的目标的类型和数量确定舱内目标总负荷；

负荷评估设备，设置在飞机机舱内，分别与所述负荷分析设备和所述舱内重量检测设备连接，用于接收所述待营救人体总负荷和所述舱内目标总负荷，并将飞机承载负荷阈值减去所述待营救人体总负荷和所述舱内目标总负荷以获得运算结果，当所述运算结果大于等于预设差值阈值时，发出完全营救信号。

2.如权利要求1所述的即时营救能力计算机评估系统，其特征在于：

在所述负荷评估设备中，当所述运算结果小于预设差值阈值时，发出部分营救信号。

3.如权利要求2所述的即时营救能力计算机评估系统，其特征在于，所述系统还包括：

无线通信接口，分别与所述负荷分析设备和所述负荷评估设备连接；

其中，所述无线通信接口用于在接收到所述部分营救信号时，将所述即时舱外图像以及所述部分营救信号一起发送给远端的海上营救平台。

4.如权利要求3所述的即时营救能力计算机评估系统，其特征在于：

在所述无线通信接口中，包括多个无线传输单元，还包括信号强度测量单元和传输切换单元；

其中，所述信号强度测量单元分别与所述多个无线传输单元连接；

其中，所述传输切换单元与所述信号强度测量单元连接，还分别与所述多个无线传输单元连接。

5.如权利要求4所述的即时营救能力计算机评估系统，其特征在于：

所述信号强度测量单元用于测量所述多个无线传输单元中信号发送信道的发送强度；

其中，所述信号强度测量单元将所述多个无线传输单元中信号发送信道的发送强度最强的无线传输单元作为目标传输单元。