CN108939409B - 云计算型速度修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种云计算型速度修正方法，该方法包括使用云计算型速度修正系统，对跑步者当前身体机能和储备的检测，获取跑步者偏离其匹配的基准跑姿的畸形程度，并以此确定适合跑步者当前身体状况的需求跑速，从而对跑步者自行设定的跑速进行机械校正。

Description

云计算型速度修正方法

技术领域

本发明涉及云计算领域，尤其涉及一种云计算型速度修正方法。

背景技术

在云计算环境下，由于软件开发工作的变化，也必然对软件测试带来影响和变化。

软件技术、架构发生变化，要求软件测试的关注点也应做出相对应的调整。软件测试在关注传统的软件质量的同时，还应该关注云计算环境所提出的新的质量要求，如软件动态适应能力、大量用户支持能力、安全性、多平台兼容性等。

云计算环境下，软件开发工具、环境、工作模式发生了转变，也就要求软件测试的工具、环境、工作模式也应发生相应的转变。软件测试工具也应工作于云平台之上，测试工具的使用也应可通过云平台来进行，而不再是传统的本地方式；软件测试的环境也可移植到云平台上，通过云构建测试环境；软件测试也应该可以通过云实现协同、知识共享、测试复用。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种云计算型速度修正方法，能够实现对跑步者当前身体机能和储备的检测，获取跑步者偏离其匹配的基准跑姿的畸形程度，并以此确定适合跑步者当前身体状况的需求跑速，从而对跑步者自行设定的跑速进行机械校正，避免跑步者出现运动伤害。

本发明至少具有以下两个重要发明点：

(1)通过将图像分块与周围图像分块的检测数值的对比，确定所述图像分块的数值偏离程度，进而确定所述图像分块所在图像是否为问题图像；

(2)刨除去问题图像，对非问题图像的监控数据进行跑步者偏离其匹配的基准跑姿的畸形程度的检查，以确定是否对跑步者自行设定的跑速进行机械校正，从而使得跑步器械与跑步者的身体状态相适应。

根据本发明的一方面，提供了一种云计算型速度修正方法，该方法包括使用云计算型速度修正系统，对跑步者当前身体机能和储备的检测，获取跑步者偏离其匹配的基准跑姿的畸形程度，并以此确定适合跑步者当前身体状况的需求跑速，从而对跑步者自行设定的跑速进行机械校正，所述云计算型速度修正系统包括：

手动调速按钮，用于在用户的操作下，接收手动选择的跑步速度以作为第一速度输出，其中，基于用户按压所述手动调速按钮的次数，手动选择的跑步速度从0到16循环逐次变化；

LED显示面板，与所述手动调速按钮连接，用于接收并实时显示经过所述手动调速按钮手动选择的跑步速度；

电机驱动设备，与所述手动调速按钮连接，包括默认状态和紧急状态，在默认状态下，接收所述第一速度，并基于所述第一速度确定对应的电机驱动信号；

云端设备，用于为所述系统的运算提供云端相应操作；

直流控制电机，与电机驱动设备和跑步设备的跑步带连接，用于接收所述电机驱动信号，并基于所述电机驱动信号控制本身的转速以带动所述跑步带进行相应的卷动；

点阵摄像机，设置在所述跑步带的斜上方，用于对所述跑步带附近的场景进行图像数据采集，以获得并输出当前场景图像；

分割处理设备，与所述点阵摄像机连接，用于接收所述当前场景图像，对所述当前场景图像进行基于对比度的平均分块处理，以获得各个大小相同的图像分块，其中，所述当前场景图像的对比度越大，对所述当前场景图像进行基于对比度的平均分块处理的分块数量越多；

分块检测设备，与所述分割处理设备连接，用于接收各个图像分块，对每一个图像分块执行以下数值检测处理：获取其中的每一个像素点的红色亮度值、蓝色亮度值和绿色亮度值，确定所述像素点的红色亮度值的平方值以作为第一平方值，确定所述像素点的蓝色亮度值的平方值以作为第二平方值，确定所述像素点的绿色亮度值的平方值以作为第三平方值，将所述第一平方值、所述第二平方值和所述第三平方值相加以获得所述像素点的检测数值，将所述图像分块的各个像素点的检测数值相加后获得的数值作为所述图像分块的检测数值。

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云计算型速度修正系统所位于的跑步设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的实施方案进行详细说明。

对于减肥来说，跑步设备是合适的工具之一。因为消耗体内脂肪要在中等强度运动半小时到四十五分钟后才开始，所以，使用跑步设备时一定要控制好时间和速度。最好将时间设定为30～40分钟，如果还要进行其他运动，可以减少时间但最好不要低于20分钟，而速度的设定因性别不同存在差异，男的最好在6.5公里/时，而女的则最好在5.5公里/时。而且要注意跑步时手臂的摆动，不要扶在扶手上，因为这样可以消耗更多的能量，也更自然安全。

现有技术中，跑步设备的智能化程度较低，带来的是安全水平的下降，例如，当跑步者在跑步机时，如果身体机能和储备满足跑速要求，则跑步者能够维持标准的跑步姿势，能够达到预期的跑步效果，而如果身体机能和储备不能满足跑速要求，则跑步者的跑步姿态将偏离标准的跑步姿势，不仅达不到预期的跑步效果，还容易造成肌肉劳损。然而，现有技术中并没有对跑步者当前身体机能和储备进行实时检测的技术方案。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种云计算型速度修正方法，该方法包括使用云计算型速度修正系统，对跑步者当前身体机能和储备的检测，获取跑步者偏离其匹配的基准跑姿的畸形程度，并以此确定适合跑步者当前身体状况的需求跑速，从而对跑步者自行设定的跑速进行机械校正，所述云计算型速度修正系统能够精修跑步设备的实时速度，使得与跑步者当前身体机能相适应。

图1为根据本发明实施方案示出的云计算型速度修正系统所位于的跑步设备的结构示意图。所述跑步设备包括：显示仪表设备1、上方支架2、竖立杆体3、跑步带4和底盘5。

根据本发明实施方案的云计算型速度修正系统包括：

手动调速按钮，设置在显示仪表设备上，用于在用户的操作下，接收手动选择的跑步速度以作为第一速度输出，其中，基于用户按压所述手动调速按钮的次数，手动选择的跑步速度从0到16循环逐次变化；

LED显示面板，设置在显示仪表设备上，与所述手动调速按钮连接，用于接收并实时显示经过所述手动调速按钮手动选择的跑步速度；

云端设备，用于为所述系统的运算提供云端相应操作；

电机驱动设备，与所述手动调速按钮连接，包括默认状态和紧急状态，在默认状态下，接收所述第一速度，并基于所述第一速度确定对应的电机驱动信号；

直流控制电机，设置在底盘内，与电机驱动设备和跑步设备的跑步带连接，用于接收所述电机驱动信号，并基于所述电机驱动信号控制本身的转速以带动所述跑步带进行相应的卷动；

点阵摄像机，设置在所述跑步带的斜上方，用于对所述跑步带附近的场景进行图像数据采集，以获得并输出当前场景图像。

接着，继续对本发明的云计算型速度修正系统的具体结构进行进一步的说明。

在所述云计算型速度修正系统中，还包括：

分割处理设备，与所述点阵摄像机连接，用于接收所述当前场景图像，对所述当前场景图像进行基于对比度的平均分块处理，以获得各个大小相同的图像分块，其中，所述当前场景图像的对比度越大，对所述当前场景图像进行基于对比度的平均分块处理的分块数量越多；

分块检测设备，与所述分割处理设备连接，用于接收各个图像分块，对每一个图像分块执行以下数值检测处理：获取其中的每一个像素点的红色亮度值、蓝色亮度值和绿色亮度值，确定所述像素点的红色亮度值的平方值以作为第一平方值，确定所述像素点的蓝色亮度值的平方值以作为第二平方值，确定所述像素点的绿色亮度值的平方值以作为第三平方值，将所述第一平方值、所述第二平方值和所述第三平方值相加以获得所述像素点的检测数值，将所述图像分块的各个像素点的检测数值相加后获得的数值作为所述图像分块的检测数值；

数值分析设备，与所述分块检测设备连接，用于接收所述各个图像分块的各个检测数值，当所述当前场景图像中不存在任何一个图像分块，其检测数值与其周围图像分块的检测数值的均值相差大于限量，则确定所述当前场景图像为非问题图像；

体形解析设备，与所述数值分析设备连接，用于接收非问题图像的当前场景图像，并提取出非问题图像的当前场景图像中的体形子图像，将所述体形子图像与各种基准跑姿进行比较，以获取所述体形子图像匹配的基准跑姿，并确定所述体形子图像相对于其匹配的基准跑姿的畸形程度，当所述畸形程度超限时，发出非正常状态信息，否则，发出正常状态信息；

自动调速设备，分别与所述手动调速按钮和所述体形解析设备连接，用于接收所述第一速度和所述畸形程度，还用于在接收到所述非正常状态信息时，基于接收到的畸形程度对所述第一速度进行修正操作，以获得修正后的第一速度并作为第二速度输出；

其中，所述电机驱动设备还分别与所述体形解析设备和所述自动调速设备连接，用于在接收到所述非正常状态信息，从所述默认状态进入所述紧急状态，并将接收到的第二速度替换第一速度以确定对应的电机驱动信号。

在所述云计算型速度修正系统中：

在所述数值分析设备中，当所述当前场景图像中存在一个图像分块，其检测数值与其周围图像分块的检测数值的均值相差大于限量，则确定所述当前场景图像为问题图像。

在所述云计算型速度修正系统中：

所述电机驱动设备还用于在接收到所述正常状态信息时，从所述紧急状态进入所述默认状态，并恢复基于所述第一速度确定对应的电机驱动信号的操作。

以及，在所述云计算型速度修正系统中：

所述自动调速设备还用于在接收到所述正常状态信息时，不对所述第一速度进行修正操作。

另外，所述云计算型速度修正系统还可以包括可控滤波设备，设置在所述点阵摄像机的内部，用于在用户的操控下，选择对所述点阵摄像机输出的图像是否执行预设滤波类型的滤波操作。

图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。

常用的图像滤波模式中的一种是，非线性滤波器，一般说来，当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等，传统的线性滤波技术，如傅立变换，在滤除噪声的同时，总会以某种方式模糊图像细节进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非线性滤波器是基于对输入信号的一种非线性映射关系，常可以把某一特定的噪声近似地映射为零而保留信号的要特征，因而其在一定程度上能克服线性滤波器的不足之处。

采用本发明的云计算型速度修正系统，针对现有技术中跑步设备无法满足跑步者实际跑速需求的技术问题，首先，通过将图像分块与周围图像分块的检测数值的对比，确定所述图像分块的数值偏离程度，进而确定所述图像分块所在图像是否为问题图像，随后，刨除去问题图像，对非问题图像的监控数据进行跑步者偏离其匹配的基准跑姿的畸形程度的检查，以确定是否对跑步者自行设定的跑速进行机械校正，从而有效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 (3)

1.一种云计算型速度修正方法，该方法包括使用云计算型速度修正系统，对跑步者当前身体机能和储备的检测，获取跑步者偏离其匹配的基准跑姿的畸形程度，并以此确定适合跑步者当前身体状况的需求跑速，从而对跑步者自行设定的跑速进行机械校正，其特征在于，所述云计算型速度修正系统包括：

手动调速按钮，用于在用户的操作下，接收手动选择的跑步速度以作为第一速度输出，其中，基于用户按压所述手动调速按钮的次数，手动选择的跑步速度从0到16循环逐次变化；

LED显示面板，与所述手动调速按钮连接，用于接收并实时显示经过所述手动调速按钮手动选择的跑步速度；

云端设备，用于为所述系统的运算提供云端相应操作；

电机驱动设备，与所述手动调速按钮连接，包括默认状态和紧急状态，在默认状态下，接收所述第一速度，并基于所述第一速度确定对应的电机驱动信号；

直流控制电机，与电机驱动设备和跑步设备的跑步带连接，用于接收所述电机驱动信号，并基于所述电机驱动信号控制本身的转速以带动所述跑步带进行相应的卷动；

点阵摄像机，设置在所述跑步带的斜上方，用于对所述跑步带附近的场景进行图像数据采集，以获得并输出当前场景图像；

分割处理设备，与所述点阵摄像机连接，用于接收所述当前场景图像，对所述当前场景图像进行基于对比度的平均分块处理，以获得各个大小相同的图像分块，其中，所述当前场景图像的对比度越大，对所述当前场景图像进行基于对比度的平均分块处理的分块数量越多；

分块检测设备，与所述分割处理设备连接，用于接收各个图像分块，对每一个图像分块执行以下数值检测处理：获取其中的每一个像素点的红色亮度值、蓝色亮度值和绿色亮度值，确定所述像素点的红色亮度值的平方值以作为第一平方值，确定所述像素点的蓝色亮度值的平方值以作为第二平方值，确定所述像素点的绿色亮度值的平方值以作为第三平方值，将所述第一平方值、所述第二平方值和所述第三平方值相加以获得所述像素点的检测数值，将所述图像分块的各个像素点的检测数值相加后获得的数值作为所述图像分块的检测数值；

数值分析设备，与所述分块检测设备连接，用于接收所述各个图像分块的各个检测数值，当所述当前场景图像中不存在任何一个图像分块，其检测数值与其周围图像分块的检测数值的均值相差大于限量，则确定所述当前场景图像为非问题图像；

体形解析设备，与所述数值分析设备连接，用于接收非问题图像的当前场景图像，并提取出非问题图像的当前场景图像中的体形子图像，将所述体形子图像与各种基准跑姿进行比较，以获取所述体形子图像匹配的基准跑姿，并确定所述体形子图像相对于其匹配的基准跑姿的畸形程度，当所述畸形程度超限时，发出非正常状态信息，否则，发出正常状态信息；

自动调速设备，分别与所述手动调速按钮和所述体形解析设备连接，用于接收所述第一速度和所述畸形程度，还用于在接收到所述非正常状态信息时，基于接收到的畸形程度对所述第一速度进行修正操作，以获得修正后的第一速度并作为第二速度输出；

其中，所述电机驱动设备还分别与所述体形解析设备和所述自动调速设备连接，用于在接收到所述非正常状态信息，从所述默认状态进入所述紧急状态，并将接收到的第二速度替换第一速度以确定对应的电机驱动信号；

所述电机驱动设备还用于在接收到所述正常状态信息时，从所述紧急状态进入所述默认状态，并恢复基于所述第一速度确定对应的电机驱动信号的操作。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

在所述数值分析设备中，当所述当前场景图像中存在一个图像分块，其检测数值与其周围图像分块的检测数值的均值相差大于限量，则确定所述当前场景图像为问题图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述自动调速设备还用于在接收到所述正常状态信息时，不对所述第一速度进行修正操作。