CN109224462B - 旋转木马客满状态分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种旋转木马客满状态分析方法，所述方法包括使用旋转木马客满状态分析平台以对旋转木马的每一个木马结构上是否存在人体进行判断，并在各个木马结构上都存在人体时，确定所述旋转木马进入客满状态。通过本发明，能够及时确定旋转木马的运载客量情况。

Description

旋转木马客满状态分析方法

技术领域

本发明涉及智能玩具领域，尤其涉及一种旋转木马客满状态分析方法。

背景技术

18世纪的欧洲，小店主流行在店门口摆木马摇椅。果然所有梦幻的起源都是朴素的。而且多半是为了挣钱。然而有聪明人把木马椅用木架托起来，围成圆圈，让它们转起来。当然，木马圈圈不会自己转，那么拉着这头大磨的，有时是真的小马，有时居然是真人。

随着蒸汽机的发展，旋转木马也开始更新换代，用蒸汽机做心脏。蒸汽机轰隆隆吐出白气弥漫四周。之后，欧洲移民正在不断涌入北美大陆。于是美国人再次被绚烂多姿的欧洲文化深深地打动了，以致全美大陆旋转木马主题乐园遍地开花。

当前，旋转木马的结构设计主要集中在木马本身运行的流畅性和舒适性，缺乏对旋转木马当前客源情况的判断，导致管理人员需要通过肉眼进行判断，很容易导致判断结果的不准确。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种旋转木马客满状态分析方法，采用电子的方式对旋转木马内的各个木马结构上是否存在人体进行判断，进而得出旋转木马是否客满的判断结果，从而提高了旋转木马运营的可靠性。

为此，本发明具备以下几个关键发明点：

(1)采用针对性图像识别机制，对每一个木马结构上是否存在人体进行判断，并在各个木马结构上都存在人体时，进行客满信息发送，提高了旋转木马的运行效率；

(2)包括木马主体、减震弹簧、伸缩杆和传动设备的定制的木马结构的设计，提高了木马结构的安全性；

(3)通过对图像的三基色的均值统计分析，确定采用三基色光学特性进行复原滤波处理的相应的各个权重系数，从而提高了复原滤波处理后的图像的滤波效果；

(4)采用图像中随机选取的各个像素点的梯度均值作为图像的复杂等级，以进行后续对象识别所需的图像帧数的选择，提高了图像处理的自适应水准。

根据本发明的一方面，提供了一种旋转木马客满状态分析方法，所述方法包括使用旋转木马客满状态分析平台以对旋转木马的每一个木马结构上是否存在人体进行判断，并在各个木马结构上都存在人体时，确定所述旋转木马进入客满状态，所述旋转木马客满状态分析平台包括：

永磁直流电动机，设置在旋转木马的旋转盘内，与每一个木马结构的传动设备连接，用于对每一个木马结构的伸缩杆的上下伸缩操作提供动力；

多个木马结构，每一个木马结构包括木马主体、减震弹簧、伸缩杆和传动设备，在每一个木马结构中，所述伸缩杆设置在所述木马主体下，用于在所述伸缩杆的上下伸缩操作之间，带动所述木马主体上下动作，所述减震弹簧设置在所述木马主体下，并包裹有所述伸缩杆，为所述木马主体的上下动作提供减震功能，所述传动设备与所述伸缩杆连接；

全景摄像头，设置在旋转木马的顶部帐篷的下方，用于对所述多个木马结构进行现场数据采集，以获得全景现场图像，并输出所述全景现场图像；

基色分析设备，与全景摄像头连接用于接收所述全景现场图像，获取所述全景现场图像中每一个像素点的红色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的红色基色值进行求均值处理以获得红色均值，获取所述全景现场图像中每一个像素点的绿色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的绿色基色值进行求均值处理以获得绿色均值，获取所述全景现场图像中每一个像素点的蓝色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的蓝色基色值进行求均值处理以获得蓝色均值；

比例处理设备，与所述基色分析设备连接，用于分别基于所述红色均值、所述绿色均值和所述蓝色均值确定红色权重值、绿色权重值和蓝色权重值，其中，所述红色均值与所述红色权重值成正比，所述绿色均值与所述绿色权重值成正比，所述蓝色均值与所述蓝色权重值成正比。

具体实施方式

下面将对本发明的实施方案进行详细说明。

针对当前旋转木马管理机制落后，客满状态的判断完全凭借人工模式，导致判断结果不准确，提高了旋转木马的运营成本。为了克服上述不足，本发明搭建一种旋转木马客满状态分析方法，所述方法包括使用旋转木马客满状态分析平台以对旋转木马的每一个木马结构上是否存在人体进行判断，并在各个木马结构上都存在人体时，确定所述旋转木马进入客满状态，所述旋转木马客满状态分析平台用于解决上述技术问题。

根据本发明实施方案示出的旋转木马客满状态分析平台包括：

永磁直流电动机，设置在旋转木马的旋转盘内，与每一个木马结构的传动设备连接，用于对每一个木马结构的伸缩杆的上下伸缩操作提供动力；

多个木马结构，每一个木马结构包括木马主体、减震弹簧、伸缩杆和传动设备，在每一个木马结构中，所述伸缩杆设置在所述木马主体下，用于在所述伸缩杆的上下伸缩操作之间，带动所述木马主体上下动作，所述减震弹簧设置在所述木马主体下，并包裹有所述伸缩杆，为所述木马主体的上下动作提供减震功能，所述传动设备与所述伸缩杆连接；

全景摄像头，设置在旋转木马的顶部帐篷的下方，用于对所述多个木马结构进行现场数据采集，以获得全景现场图像，并输出所述全景现场图像；

基色分析设备，与全景摄像头连接用于接收所述全景现场图像，获取所述全景现场图像中每一个像素点的红色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的红色基色值进行求均值处理以获得红色均值，获取所述全景现场图像中每一个像素点的绿色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的绿色基色值进行求均值处理以获得绿色均值，获取所述全景现场图像中每一个像素点的蓝色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的蓝色基色值进行求均值处理以获得蓝色均值；

比例处理设备，与所述基色分析设备连接，用于分别基于所述红色均值、所述绿色均值和所述蓝色均值确定红色权重值、绿色权重值和蓝色权重值，其中，所述红色均值与所述红色权重值成正比，所述绿色均值与所述绿色权重值成正比，所述蓝色均值与所述蓝色权重值成正比；

复原滤波处理设备，分别与所述比例处理设备和所述基色分析设备连接，用于基于针对红色波长范围的红色光的全景摄像头的光学系统的光学特性、红色权重值、绿色波长范围的绿色光的全景摄像头的光学系统的光学特性、绿色权重值、蓝色波长范围的蓝色光的全景摄像头的光学系统的光学特性和蓝色权重值对所述全景现场图像进行复原滤波处理，以获得滤波后图像；

图像抓取设备，与所述复原滤波处理设备连接，用于接收所述滤波后图像，以所述滤波后图像的中心点为起点，在所述滤波后图像中绘制阿基米德曲线，分别计算所述滤波后图像中临近所述阿基米德曲线的各个像素点的各个梯度，对所述各个像素点的各个梯度进行求均值处理以获得所述滤波后图像对应的复杂等级，并基于所述复杂等级选择进行对象识别需要的后续帧数，基于确定后续帧数对所述滤波后图像的后续图像帧进行抓取，以获得与所述后续帧数对应的各个图像帧；

特征检测设备，与所述图像抓取设备连接，用于接收所述各个图像帧，并基于所述各个图像帧对木马结构进行识别，以获得并输出与识别到的多个木马结构分别对应的多个木马区域；

人体检测设备，与所述特征检测设备连接，用于接收所述多个木马区域，对每一个木马区域执行以下处理：对木马区域进行基于人体灰度值分布范围的人体像素点检测，并在木马区域中的人体像素点的数量超限时，确定所述木马区域存在人体；

使用状态解析设备，与所述人体检测设备连接，用于在存在人体的木马区域的数量等于所述旋转木马中多个木马结构的数量时，发出客满状态信号，还用于在存在人体的木马区域的数量不等于所述旋转木马中多个木马结构的数量时，发出空闲状态信号；

其中，在所述使用状态解析设备中，在存在人体的木马区域的数量不等于所述旋转木马中多个木马结构的数量时，将所述旋转木马中多个木马结构的数量减去存在人体的木马区域的数量以获得数量差值；

其中，所述使用状态解析设备在发出空闲状态信号的同时，将所述数量差值作为空闲座位数发出。

接着，继续对本发明的旋转木马客满状态分析平台的具体结构进行进一步的说明。

在所述旋转木马客满状态分析平台中：

在所述图像抓取设备中，基于所述复杂等级选择进行对象识别需要的后续帧数包括：所述复杂等级越大，选择的进行对象识别需要的后续帧数越多。

在所述旋转木马客满状态分析平台中：

红色权重值用于所述复原滤波处理使用红色波长范围的红色光的全景摄像头的光学系统的光学特性时进行加权，绿色权重值用于所述复原滤波处理使用绿色波长范围的绿色光的全景摄像头的光学系统的光学特性时进行加权，蓝色权重值用于所述复原滤波处理使用蓝色波长范围的蓝色光的全景摄像头的光学系统的光学特性时进行加权。

所述旋转木马客满状态分析平台中还可以包括：

现场显示屏，设置在旋转木马的一侧，与所述使用状态解析设备连接，用于接收并显示所述空闲状态信号或所述客满状态信号。

在所述旋转木马客满状态分析平台中：

所述现场显示屏还用于在接收到所述空闲状态信号的同时，接收并显示所述空闲座位数。

在所述旋转木马客满状态分析平台中：

所述多个木马结构均匀地分布在所述旋转木马的旋转盘的上方。

所述旋转木马客满状态分析平台中还可以包括：

鸣笛设备，设置在旋转木马的顶部帐篷的下方，与所述使用状态解析设备连接，用于在接收到所述客满状态信号时，进行鸣笛操作。

另外，所述旋转木马客满状态分析平台还可以包括频分双工通信接口，所述频分双工通信接口与所述使用状态解析设备连接，用于接收并无线发送所述空闲状态信号或所述客满状态信号，还用于接收并无线发送所述空闲座位数。

频分双工是指上行链路和下行链路的传输分别在不同的频率上进行。

在频分双工模式中，上行链路和下行链路的传输分别在不同的频率上进行。其原理如下图所示。f1和f2分别为正在进行业务传输的某一移动台的发送频率和接收频率。

在第一、二代蜂窝系统中，基本都是采用FDD技术来实现双工传输的。特别是在第一代蜂窝系统中，由于传输的是连续的基带信号，必须用不同的频率来提供双工的上下行链路信道。在第一代蜂窝系统中传输连续信息采用FDD技术时，收发两端都必须有产生不同载波频率的频率合成器，在接收端还必须有一个防止发射信号泄漏到接收机的双工滤波器。另外，为了便于双工器的制作，收发载波频率之间要有一定的频率间隔。在第二代的GSM、IS-136和IS-95等系统中，也采用了FDD技术。在这些系统中，由于信息是以时隙方式进行传输的，收发可以在不同的时隙中进行，移动台或基站的发射信号不会对本接收机产生干扰。所以，尽管采用的FDD技术，也不需要昂贵的双工滤波器。

FDD模式的特点是在分离(上下行频率间隔190MHz)的两个对称频率信道上，系统进行接收和传送，用保护频段来分离接收和传送信道。

采用本发明的旋转木马客满状态分析平台，针对现有技术中旋转木马管理机制落后的技术问题，通过采用针对性图像识别机制，对每一个木马结构上是否存在人体进行判断，并在各个木马结构上都存在人体时，进行客满信息发送，提高了旋转木马的运行效率，并引入包括木马主体、减震弹簧、伸缩杆和传动设备的定制的木马结构的设计，提高了木马结构的安全性，更关键的是，采用图像中随机选取的各个像素点的梯度均值作为图像的复杂等级，以进行后续对象识别所需的图像帧数的选择，提高了图像处理的自适应水准，以及通过对图像的三基色的均值统计分析，确定采用三基色光学特性进行复原滤波处理的相应的各个权重系数，从而提高了复原滤波处理后的图像的滤波效果。

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 (7)

1.一种旋转木马客满状态分析方法，所述方法包括使用旋转木马客满状态分析平台以对旋转木马的每一个木马结构上是否存在人体进行判断，并在各个木马结构上都存在人体时，确定所述旋转木马进入客满状态，其特征在于，所述旋转木马客满状态分析平台包括：

永磁直流电动机，设置在旋转木马的旋转盘内，与每一个木马结构的传动设备连接，用于对每一个木马结构的伸缩杆的上下伸缩操作提供动力；

多个木马结构，每一个木马结构包括木马主体、减震弹簧、伸缩杆和传动设备，在每一个木马结构中，所述伸缩杆设置在所述木马主体下，用于在所述伸缩杆的上下伸缩操作之间，带动所述木马主体上下动作，所述减震弹簧设置在所述木马主体下，并包裹有所述伸缩杆，为所述木马主体的上下动作提供减震功能，所述传动设备与所述伸缩杆连接；

全景摄像头，设置在旋转木马的顶部帐篷的下方，用于对所述多个木马结构进行现场数据采集，以获得全景现场图像，并输出所述全景现场图像；

基色分析设备，与全景摄像头连接用于接收所述全景现场图像，获取所述全景现场图像中每一个像素点的红色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的红色基色值进行求均值处理以获得红色均值，获取所述全景现场图像中每一个像素点的绿色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的绿色基色值进行求均值处理以获得绿色均值，获取所述全景现场图像中每一个像素点的蓝色基色值，以对所述全景现场图像中各个像素点的蓝色基色值进行求均值处理以获得蓝色均值；

比例处理设备，与所述基色分析设备连接，用于分别基于所述红色均值、所述绿色均值和所述蓝色均值确定红色权重值、绿色权重值和蓝色权重值，其中，所述红色均值与所述红色权重值成正比，所述绿色均值与所述绿色权重值成正比，所述蓝色均值与所述蓝色权重值成正比；

复原滤波处理设备，分别与所述比例处理设备和所述基色分析设备连接，用于基于针对红色波长范围的红色光的全景摄像头的光学系统的光学特性、红色权重值、绿色波长范围的绿色光的全景摄像头的光学系统的光学特性、绿色权重值、蓝色波长范围的蓝色光的全景摄像头的光学系统的光学特性和蓝色权重值对所述全景现场图像进行复原滤波处理，以获得滤波后图像；

图像抓取设备，与所述复原滤波处理设备连接，用于接收所述滤波后图像，以所述滤波后图像的中心点为起点，在所述滤波后图像中绘制阿基米德曲线，分别计算所述滤波后图像中临近所述阿基米德曲线的各个像素点的各个梯度，对所述各个像素点的各个梯度进行求均值处理以获得所述滤波后图像对应的复杂等级，并基于所述复杂等级选择进行对象识别需要的后续帧数，基于确定后续帧数对所述滤波后图像的后续图像帧进行抓取，以获得与所述后续帧数对应的各个图像帧；

特征检测设备，与所述图像抓取设备连接，用于接收所述各个图像帧，并基于所述各个图像帧对木马结构进行识别，以获得并输出与识别到的多个木马结构分别对应的多个木马区域；

人体检测设备，与所述特征检测设备连接，用于接收所述多个木马区域，对每一个木马区域执行以下处理：对木马区域进行基于人体灰度值分布范围的人体像素点检测，并在木马区域中的人体像素点的数量超限时，确定所述木马区域存在人体；

使用状态解析设备，与所述人体检测设备连接，用于在存在人体的木马区域的数量等于所述旋转木马中多个木马结构的数量时，发出客满状态信号，还用于在存在人体的木马区域的数量不等于所述旋转木马中多个木马结构的数量时，发出空闲状态信号；

其中，在所述使用状态解析设备中，在存在人体的木马区域的数量不等于所述旋转木马中多个木马结构的数量时，将所述旋转木马中多个木马结构的数量减去存在人体的木马区域的数量以获得数量差值；

其中，所述使用状态解析设备在发出空闲状态信号的同时，将所述数量差值作为空闲座位数发出。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

在所述图像抓取设备中，基于所述复杂等级选择进行对象识别需要的后续帧数包括：所述复杂等级越大，选择的进行对象识别需要的后续帧数越多。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

红色权重值用于所述复原滤波处理使用红色波长范围的红色光的全景摄像头的光学系统的光学特性时进行加权，绿色权重值用于所述复原滤波处理使用绿色波长范围的绿色光的全景摄像头的光学系统的光学特性时进行加权，蓝色权重值用于所述复原滤波处理使用蓝色波长范围的蓝色光的全景摄像头的光学系统的光学特性时进行加权。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述平台还包括：

现场显示屏，设置在旋转木马的一侧，与所述使用状态解析设备连接，用于接收并显示所述空闲状态信号或所述客满状态信号。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：

所述现场显示屏还用于在接收到所述空闲状态信号的同时，接收并显示所述空闲座位数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：

所述多个木马结构均匀地分布在所述旋转木马的旋转盘的上方。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述平台还包括：

鸣笛设备，设置在旋转木马的顶部帐篷的下方，与所述使用状态解析设备连接，用于在接收到所述客满状态信号时，进行鸣笛操作。