CN108939558A - 基于云端识别的参数提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于云端识别的参数提取方法，该方法包括使用一种基于云端识别的参数提取平台来进行参数提取，所述平台包括：车体控制电机，与过山车的车体连接，用于对所述过山车的车体进行控制；速度测量设备，设置在过山车的车体上，用于测量所述过山车的车体当前的运行速度，并在测量到的速度超过预设速度阈值时，发出超速控制指令；湿度测量设备阵列，包括多个湿度测量设备，每一个湿度测量设备设置在过山车的车体一个座椅上，用于测量对应座椅的即时湿度；图案特征检测设备，用于获取恢复图像中的每一个面部图案，基于云端识别对每一个面部图案执行性别检测以确定对应的性别。

Description

基于云端识别的参数提取方法

技术领域

本发明涉及云端设备领域，尤其涉及一种基于云端识别的参数提取方法。

背景技术

云端设备是在云计算(cloud computing)概念上延伸和衍生发展出来的一个新的概念。

云计算是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(ParallelComputing)和网格计算(Grid Computing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。

通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和超级计算机同样强大的网络服务。

发明内容

为了解决当前游乐场设备无法根据游客性别对进行自适应控制的技术问题，本发明提供了一种基于云端识别的参数提取方法，基于云端识别对过山车中的男性数量和女性数量进行数据采集，以在所述男性数量大于所述女性数量时，发出女性采集命令，并触发高度调整设备启动对过山车最大上升高度的调整，所述女性数量越多，确定的最大上升高度越低，从而提高娱乐设备的智能化等级；尤为重要的是，还采用定制的小波分解模式以及定制的小波构架模式对接收到的图像执行基于图像内容的定制处理，避免了千篇一律的小波处理模式，减少了小波运算量的同时，保证了小波的处理效果。

根据本发明的一方面，提供了一种基于云端识别的参数提取方法，该方法包括使用一种基于云端识别的参数提取平台来进行参数提取，所述基于云端识别的参数提取平台包括：车体控制电机，与过山车的车体连接，用于对所述过山车的车体进行控制；速度测量设备，设置在过山车的车体上，用于测量所述过山车的车体当前的运行速度，并在测量到的速度超过预设速度阈值时，发出超速控制指令。

更具体地，在所述基于云端识别的参数提取平台中，还包括：

湿度测量设备阵列，包括多个湿度测量设备，每一个湿度测量设备设置在过山车的车体一个座椅上，用于测量对应座椅的即时湿度；湿度分析设备，分别与所述多个湿度测量设备连接，用于接收多个座椅的即时湿度，对所述多个座椅的即时湿度进行平均化处理，以获得对应的平均湿度，并在所述平均湿度超限时，发出湿度过高信号。

更具体地，在所述基于云端识别的参数提取平台中，还包括：

高清摄像机，设置在所述过山车的车体的顶部，用于面向所述过山车的车体内部场景进行图像捕获，以获得对应的车体场景图像，并输出所述实时内部图像；锐化等级采集设备，与所述高清摄像机连接，用于接收所述实时内部图像，获取所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值，基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级；分辨率解析设备，用于接收所述实时内部图像，获取所述实时内部图像的当前分辨率，并输出所述当前分辨率；比例提取设备，与所述锐化等级采集设备连接，用于接收所述实时内部图像的锐化等级，并基于所述实时内部图像的锐化等级确定对应的分割参数的缩小比例，其中，所述实时内部图像的锐化等级越高，确定的对应的分割参数的缩小比例越小；参数采集设备，与所述锐化等级采集设备连接，对所述实时内部图像执行S层的小波分解动作，以获得第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个高频参数，其中，S为大于等于1的正整数；参数纠正设备，分别与所述参数采集设备和所述比例提取设备连接，用于将预设参数阈值按照所述缩小比例进行缩小以获得对应的缩小后阈值，对从第1层到第S层的每一个高频参数执行以下纠正操作：将每一个高频参数与缩小后阈值进行数值比较，当大于等于所述缩小后阈值时，不对所述高频参数的数值进行纠正，当小于所述缩小后阈值时，将所述高频参数的数值纠正为零；所述参数纠正设备输出第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数；数据恢复设备，与所述参数纠正设备连接，用于接收第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数，并基于第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数构架所述实时内部图像对应的恢复图像；图案特征检测设备，与所述数据恢复设备连接，用于接收所述恢复图像，获取所述恢复图像中的每一个面部图案，基于云端识别对每一个面部图案执行性别检测以确定对应的性别，统计所述恢复图像中各个面部图案分别对应的各个性别中男性数量以及统计所述恢复图像中各个面部图案分别对应的各个性别中女性数量，当所述男性数量大于所述女性数量时，发出女性采集命令，当所述女性数量大于等于所述男性数量时，发出男性采集命令；高度调整设备，与所述图案特征检测设备连接，用于基于接收到的女性数量，确定相应的过山车的车体的最大上升高度，所述女性数量越多，确定的最大上升高度越低；其中，所述参数采集设备还与所述分辨率解析设备连接，用于接收所述当前分辨率，所述参数采集设备对所述实时内部图像执行S层的小波分解动作包括：所述当前分辨率越高，采用的S数值越小。

更具体地，在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述锐化等级采集设备基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级包括：基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化度。

更具体地，在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述锐化等级采集设备基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级还包括：根据所述实时内部图像的锐化度落在的数值区域确定所述实时内部图像的锐化等级。

更具体地，在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述车体控制电机与所述高度调整设备连接，用于基于确定的最大上升高度对所述过山车的车体进行相应控制。

更具体地，在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述高度调整设备在接收到所述女性采集命令时从休眠模式进入工作模式。

更具体地，在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述高度调整设备在接收到所述男性采集命令时从工作模式进入休眠模式。

更具体地，在所述基于云端识别的参数提取平台中：

在所述速度测量设备中，还用于在测量到的速度未超过所述预设速度阈值时，发出安全速度指令；其中，在所述湿度分析设备中，还用于在所述平均湿度未超限时，发出湿度正常信号。

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基于云端识别的参数提取平台的所应用的过山车的外形示意图。

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。

云端设备的概念与云计算类似，它是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统，保证数据的安全性，并节约存储空间。

简单来说，云端设备就是将储存资源放到云上供人存取的一种新兴方案。使用者可以在任何时间、任何地方，透过任何可连网的装置连接到云上方便地存取数据。如果这样解释还是难以理解，那我们可以借用广域网和互联网的结构来解释云端设备。

为了克服上述不足，本发明搭建一种基于云端识别的参数提取方法，该方法包括使用一种基于云端识别的参数提取平台来进行参数提取，所述基于云端识别的参数提取平台能够有效解决相应的技术问题。

图1为根据本发明实施方案示出的基于云端识别的参数提取平台的所应用的过山车的外形示意图。

根据本发明实施方案示出的基于云端识别的参数提取平台包括：

车体控制电机，与过山车的车体连接，用于对所述过山车的车体进行控制；

速度测量设备，设置在过山车的车体上，用于测量所述过山车的车体当前的运行速度，并在测量到的速度超过预设速度阈值时，发出超速控制指令。

接着，继续对本发明的基于云端识别的参数提取平台的具体结构进行进一步的说明。

在所述基于云端识别的参数提取平台中，还包括：

湿度测量设备阵列，包括多个湿度测量设备，每一个湿度测量设备设置在过山车的车体一个座椅上，用于测量对应座椅的即时湿度；

湿度分析设备，分别与所述多个湿度测量设备连接，用于接收多个座椅的即时湿度，对所述多个座椅的即时湿度进行平均化处理，以获得对应的平均湿度，并在所述平均湿度超限时，发出湿度过高信号。

在所述基于云端识别的参数提取平台中，还包括：

高清摄像机，设置在所述过山车的车体的顶部，用于面向所述过山车的车体内部场景进行图像捕获，以获得对应的车体场景图像，并输出所述实时内部图像；

锐化等级采集设备，与所述高清摄像机连接，用于接收所述实时内部图像，获取所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值，基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级；

分辨率解析设备，用于接收所述实时内部图像，获取所述实时内部图像的当前分辨率，并输出所述当前分辨率；

比例提取设备，与所述锐化等级采集设备连接，用于接收所述实时内部图像的锐化等级，并基于所述实时内部图像的锐化等级确定对应的分割参数的缩小比例，其中，所述实时内部图像的锐化等级越高，确定的对应的分割参数的缩小比例越小；

参数采集设备，与所述锐化等级采集设备连接，对所述实时内部图像执行S层的小波分解动作，以获得第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个高频参数，其中，S为大于等于1的正整数；

参数纠正设备，分别与所述参数采集设备和所述比例提取设备连接，用于将预设参数阈值按照所述缩小比例进行缩小以获得对应的缩小后阈值，对从第1层到第S层的每一个高频参数执行以下纠正操作：将每一个高频参数与缩小后阈值进行数值比较，当大于等于所述缩小后阈值时，不对所述高频参数的数值进行纠正，当小于所述缩小后阈值时，将所述高频参数的数值纠正为零；所述参数纠正设备输出第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数；

数据恢复设备，与所述参数纠正设备连接，用于接收第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数，并基于第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数构架所述实时内部图像对应的恢复图像；

图案特征检测设备，与所述数据恢复设备连接，用于接收所述恢复图像，获取所述恢复图像中的每一个面部图案，基于云端识别对每一个面部图案执行性别检测以确定对应的性别，统计所述恢复图像中各个面部图案分别对应的各个性别中男性数量以及统计所述恢复图像中各个面部图案分别对应的各个性别中女性数量，当所述男性数量大于所述女性数量时，发出女性采集命令，当所述女性数量大于等于所述男性数量时，发出男性采集命令；

高度调整设备，与所述图案特征检测设备连接，用于基于接收到的女性数量，确定相应的过山车的车体的最大上升高度，所述女性数量越多，确定的最大上升高度越低；

其中，所述参数采集设备还与所述分辨率解析设备连接，用于接收所述当前分辨率，所述参数采集设备对所述实时内部图像执行S层的小波分解动作包括：所述当前分辨率越高，采用的S数值越小。

在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述锐化等级采集设备基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级包括：基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化度。

在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述锐化等级采集设备基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级还包括：根据所述实时内部图像的锐化度落在的数值区域确定所述实时内部图像的锐化等级。

在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述车体控制电机与所述高度调整设备连接，用于基于确定的最大上升高度对所述过山车的车体进行相应控制。

在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述高度调整设备在接收到所述女性采集命令时从休眠模式进入工作模式。

在所述基于云端识别的参数提取平台中：所述高度调整设备在接收到所述男性采集命令时从工作模式进入休眠模式。

在所述基于云端识别的参数提取平台中：

在所述速度测量设备中，还用于在测量到的速度未超过所述预设速度阈值时，发出安全速度指令；

其中，在所述湿度分析设备中，还用于在所述平均湿度未超限时，发出湿度正常信号。

另外，在所述湿度分析设备中，所述图案特征检测设备由单片机来实现。单片机(Microcontrollers)是一种集成电路芯片，是采用超大规模集成电路技术把具有数据处理能力的中央处理器CPU、随机存储器RAM、只读存储器ROM、多种I/O口和中断系统、定时器/计数器等功能(可能还包括显示驱动电路、脉宽调制电路、模拟多路转换器、A/D转换器等电路)集成到一块硅片上构成的一个小而完善的微型计算机系统，在工业控制领域广泛应用。总线型单片机普遍设置有并行地址总线、数据总线、控制总线，这些引脚用以扩展并行外围器件都可通过串行口与单片机连接，另外，许多单片机已把所需要的外围器件及外设接口集成一片内，因此在许多情况下可以不要并行扩展总线，大大减省封装成本和芯片体积，这类单片机称为非总线型单片机。

采用本发明的基于云端识别的参数提取平台，针对现有技术中游乐场设备操纵模式灵活性不足的技术问题，通过基于云端识别对过山车中的男性数量和女性数量进行数据采集，以在所述男性数量大于所述女性数量时，发出女性采集命令，并触发高度调整设备启动对过山车最大上升高度的调整，所述女性数量越多，确定的最大上升高度越低，从而提高娱乐设备的智能化等级；尤为重要的是，还采用定制的小波分解模式以及定制的小波构架模式对接收到的图像执行基于图像内容的定制处理，避免了千篇一律的小波处理模式，减少了小波运算量的同时，保证了小波的处理效果，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 (9)

1.一种基于云端识别的参数提取方法，该方法包括使用一种基于云端识别的参数提取平台来进行参数提取，所述基于云端识别的参数提取平台包括：

车体控制电机，与过山车的车体连接，用于对所述过山车的车体进行控制；

速度测量设备，设置在过山车的车体上，用于测量所述过山车的车体当前的运行速度，并在测量到的速度超过预设速度阈值时，发出超速控制指令。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平台还包括：

湿度测量设备阵列，包括多个湿度测量设备，每一个湿度测量设备设置在过山车的车体一个座椅上，用于测量对应座椅的即时湿度；

湿度分析设备，分别与所述多个湿度测量设备连接，用于接收多个座椅的即时湿度，对所述多个座椅的即时湿度进行平均化处理，以获得对应的平均湿度，并在所述平均湿度超限时，发出湿度过高信号。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述平台还包括：

高清摄像机，设置在所述过山车的车体的顶部，用于面向所述过山车的车体内部场景进行图像捕获，以获得对应的车体场景图像，并输出所述实时内部图像；

锐化等级采集设备，与所述高清摄像机连接，用于接收所述实时内部图像，获取所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值，基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级；

分辨率解析设备，用于接收所述实时内部图像，获取所述实时内部图像的当前分辨率，并输出所述当前分辨率；

比例提取设备，与所述锐化等级采集设备连接，用于接收所述实时内部图像的锐化等级，并基于所述实时内部图像的锐化等级确定对应的分割参数的缩小比例，其中，所述实时内部图像的锐化等级越高，确定的对应的分割参数的缩小比例越小；

参数采集设备，与所述锐化等级采集设备连接，对所述实时内部图像执行S层的小波分解动作，以获得第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个高频参数，其中，S为大于等于1的正整数；

参数纠正设备，分别与所述参数采集设备和所述比例提取设备连接，用于将预设参数阈值按照所述缩小比例进行缩小以获得对应的缩小后阈值，对从第1层到第S层的每一个高频参数执行以下纠正操作：将每一个高频参数与缩小后阈值进行数值比较，当大于等于所述缩小后阈值时，不对所述高频参数的数值进行纠正，当小于所述缩小后阈值时，将所述高频参数的数值纠正为零；所述参数纠正设备输出第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数；

数据恢复设备，与所述参数纠正设备连接，用于接收第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数，并基于第S层的各个低频参数和从第1层到第S层的各个纠正后的高频参数构架所述实时内部图像对应的恢复图像；

图案特征检测设备，与所述数据恢复设备连接，用于接收所述恢复图像，获取所述恢复图像中的每一个面部图案，基于云端识别对每一个面部图案执行性别检测以确定对应的性别，统计所述恢复图像中各个面部图案分别对应的各个性别中男性数量以及统计所述恢复图像中各个面部图案分别对应的各个性别中女性数量，当所述男性数量大于所述女性数量时，发出女性采集命令，当所述女性数量大于等于所述男性数量时，发出男性采集命令；

高度调整设备，与所述图案特征检测设备连接，用于基于接收到的女性数量，确定相应的过山车的车体的最大上升高度，所述女性数量越多，确定的最大上升高度越低；

其中，所述参数采集设备还与所述分辨率解析设备连接，用于接收所述当前分辨率，所述参数采集设备对所述实时内部图像执行S层的小波分解动作包括：所述当前分辨率越高，采用的S数值越小。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述锐化等级采集设备基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级包括：基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化度。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：

所述锐化等级采集设备基于所述实时内部图像中的各个像素点的各个亮度值确定所述实时内部图像的锐化等级还包括：根据所述实时内部图像的锐化度落在的数值区域确定所述实时内部图像的锐化等级。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：

所述车体控制电机与所述高度调整设备连接，用于基于确定的最大上升高度对所述过山车的车体进行相应控制。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：

所述高度调整设备在接收到所述女性采集命令时从休眠模式进入工作模式。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：

所述高度调整设备在接收到所述男性采集命令时从工作模式进入休眠模式。

9.如权利要求3-8任一所述的方法，其特征在于：

在所述速度测量设备中，还用于在测量到的速度未超过所述预设速度阈值时，发出安全速度指令；

其中，在所述湿度分析设备中，还用于在所述平均湿度未超限时，发出湿度正常信号。