CN109922317B - 通信负载大数据调节装置 - Google Patents
通信负载大数据调节装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109922317B CN109922317B CN201910184574.1A CN201910184574A CN109922317B CN 109922317 B CN109922317 B CN 109922317B CN 201910184574 A CN201910184574 A CN 201910184574A CN 109922317 B CN109922317 B CN 109922317B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- data
- real
- combined filtering
- cockroach
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及一种通信负载大数据调节装置，所述装置包括：无线上传设备，用于无线上传所述组合滤波图像，其中将所述组合滤波图像进行平均式数据分割以获得各个分块数据，将每一个分块数据作为一个IP包的负载数据进行打包式网络传输；负载调节设备，用于在接收到存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传高分辨率的组合滤波图像。本发明的通信负载大数据调节装置应用广泛，操作方便。由于在检测到厨房内存在蟑螂目标时，无线上传高质量版本的定制处理图像，并提升用于无线上传数据的单个IP包的负载数据的传输量，降低单个IP包的控制数据的传输量，从而达到了传输速度和节约通信资源之间的均衡。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种通信负载大数据调节装置。
背景技术
从二十世纪七十年代，人们就开始了无线网的研究。在整个二十世纪八十年代，伴随着以太局域网的迅猛发展，以具有不用架线、灵活性强等优点的无线网以己之长补“有线”所短，也赢得了特定市场的认可，但也正是因为当时的无线网是作为有线以太网的一种补充，遵循了IEEE802.3标准，使直接架构于802.3上的无线网产品存在着易受其他微波噪声干扰,性能不稳定,传输速率低且不易升级等弱点，不同厂商的产品相互也不兼容,这一切都限制了无线网的进一步应用。
这样，制定一个有利于无线网自身发展的标准就提上了议事日程。到1997年6月，IEEE终于通过了802.11标准。
发明内容
本发明需要具备以下两处关键的发明点：
(1)在检测到厨房内存在蟑螂目标时，无线上传高质量版本的定制处理图像，并提升用于无线上传数据的单个IP包的负载数据的传输量，降低单个IP包的控制数据的传输量，否则，无线上传低质量版本的定制处理图像，并降低单个IP包的负载数据的传输量，提升单个IP包的控制数据的传输量，从而达到传输速度和节约通信资源之间的均衡；
(2)基于图像主要类型数量的不同决定对图像的各个颜色子图像执行不同策略的形态学处理机制，从而提升了图像的形态学处理效果。
根据本发明的一方面，提供了一种通信负载大数据调节装置，所述装置包括：
图像解析设备，与组合滤波设备连接，用于接收组合滤波图像，对所述组合滤波图像进行对象识别以从所述组合滤波图像中分割出各个对象图案，并以每一个对象图案的图像特征作为神经网络的输入，所述神经网络使用各个训练后的参数以输出与所述每一个对象图案对应的对象类型，所述图像解析设备用于当存在对象图案对应的对象类型为蟑螂时，输出存在蟑螂命令，还用于当存在对象图案对应的对象类型非蟑螂时，输出不存在蟑螂命令；
无线上传设备，与所述图像解析设备连接，用于无线上传所述组合滤波图像，其中，所述无线上传所述组合滤波图像包括：将所述组合滤波图像进行平均式数据分割以获得各个分块数据，将每一个分块数据作为一个IP包的负载数据进行打包式网络传输；
负载调节设备，分别与所述图像解析设备和所述无线上传设备连接，用于在接收到存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传高分辨率的组合滤波图像，还用于在接收到不存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传低分辨率的组合滤波图像；
微型抓拍设备，设置在厨房内，用于对厨房当前环境进行实时抓拍操作，以获得实时抓拍图像；
干扰分析设备，与所述微型抓拍设备连接，用于接收所述实时抓拍图像，对所述实时抓拍图像中的各种类型的干扰进行检测，将所述实时抓拍图像中的幅值超过限量的所有干扰作为有效干扰类型；
参数输出设备，与所述干扰分析设备连接，用于将所述实时抓拍图像中的属于有效干扰类型的干扰类型的总数作为主要类型数量，并输出所述主要类型数量；
数据解析设备，与所述参数输出设备连接，用于在接收到的主要类型数量高于等于预设数量阈值时启动对所述实时抓拍图像的接收，并基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下R颜色子图像的形态学处理强度，基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下G颜色子图像的形态学处理强度，基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下B颜色子图像的形态学处理强度。
本发明的通信负载大数据调节装置应用广泛，操作方便。由于在检测到厨房内存在蟑螂目标时，无线上传高质量版本的定制处理图像，并提升用于无线上传数据的单个IP包的负载数据的传输量，降低单个IP包的控制数据的传输量，从而达到了传输速度和节约通信资源之间的均衡。
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通信负载大数据调节装置的无线上传设备的外形结构图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的通信负载大数据调节装置的实施方案进行详细说明。
WIFI是一种允许电子设备连接到一个无线局域网(WLAN)的技术，通常使用2.4GUHF或5G SHF ISM射频频段。连接到无线局域网通常是有密码保护的；但也可是开放的，这样就允许任何在WLAN范围内的设备可以连接上。WIFI是一个无线网络通信技术的品牌，由WIFI联盟所持有。目的是改善基于IEEE 802.11标准的无线网路产品之间的互通性。有人把使用IEEE 802.11系列协议的局域网就称为无线保真。甚至把WIFI等同于无线网际网路。
对于传输无线数据的IP包而言，单个IP包的负载数据多少可以通过其中的控制数据进行调控，然而，在实际操作中，单个IP包的负载数据的数据量是固定的，无法根据应用场景进行自适应调整，导致在需要传输大数据量的场合下无线传输效率和速度低下。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种通信负载大数据调节装置，能够有效解决相应的技术问题。
根据本发明实施方案示出的通信负载大数据调节装置包括：
图像解析设备，与组合滤波设备连接，用于接收组合滤波图像，对所述组合滤波图像进行对象识别以从所述组合滤波图像中分割出各个对象图案，并以每一个对象图案的图像特征作为神经网络的输入，所述神经网络使用各个训练后的参数以输出与所述每一个对象图案对应的对象类型，
所述图像解析设备用于当存在对象图案对应的对象类型为蟑螂时，输出存在蟑螂命令，还用于当存在对象图案对应的对象类型非蟑螂时，输出不存在蟑螂命令；
如图1所示，无线上传设备，与所述图像解析设备连接，用于无线上传所述组合滤波图像，其中，所述无线上传所述组合滤波图像包括：将所述组合滤波图像进行平均式数据分割以获得各个分块数据，将每一个分块数据作为一个IP包的负载数据进行打包式网络传输；
负载调节设备，分别与所述图像解析设备和所述无线上传设备连接，用于在接收到存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传高分辨率的组合滤波图像，还用于在接收到不存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传低分辨率的组合滤波图像；
微型抓拍设备，设置在厨房内，用于对厨房当前环境进行实时抓拍操作，以获得实时抓拍图像；
干扰分析设备，与所述微型抓拍设备连接，用于接收所述实时抓拍图像，对所述实时抓拍图像中的各种类型的干扰进行检测，将所述实时抓拍图像中的幅值超过限量的所有干扰作为有效干扰类型；
参数输出设备，与所述干扰分析设备连接，用于将所述实时抓拍图像中的属于有效干扰类型的干扰类型的总数作为主要类型数量，并输出所述主要类型数量；
数据解析设备，与所述参数输出设备连接，用于在接收到的主要类型数量高于等于预设数量阈值时启动对所述实时抓拍图像的接收，并基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下R颜色子图像的形态学处理强度，基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下G颜色子图像的形态学处理强度，基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下B颜色子图像的形态学处理强度；
并行处理设备，与所述数据解析设备连接，用于对所述实时抓拍图像RGB空间下的R颜色子图像、G颜色子图像和B颜色子图像并行执行各自形态学处理强度的形态学处理，并将处理后分别获得的三个子图像进行相同位置的叠加以获得对应的并行处理图像；
边缘锐化设备，用于接收所述并行处理图像，对所述并行处理图像执行边缘锐化处理，以获得并输出边缘锐化图像；
组合滤波设备，与所述边缘锐化设备连接，用于对所述边缘锐化图像执行先递归滤波后高斯滤波的组合滤波处理，以获得并输出对应的组合滤波图像；
其中，在所述负载调节设备中，在接收到存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传高分辨率的组合滤波图像时，提升单个IP包的负载数据的传输量，降低单个IP包的控制数据的传输量；
其中，在所述负载调节设备中，在接收到不存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传低分辨率的组合滤波图像时，降低单个IP包的负载数据的传输量，提升单个IP包的控制数据的传输量；
其中，所述无线上传设备通过WIFI通信链路无线上传所述组合滤波图像。
接着，继续对本发明的通信负载大数据调节装置的具体结构进行进一步的说明。
所述通信负载大数据调节装置中：
所述组合滤波设备包括递归滤波子设备和高斯滤波子设备，所述递归滤波子设备和所述高斯滤波子设备连接；
其中，在所述数据解析设备中，R颜色子图像的形态学处理强度随主要类型数量的变化程度最为剧烈。
所述通信负载大数据调节装置中：
在所述数据解析设备中，G颜色子图像的形态学处理强度随主要类型数量的变化程度和B颜色子图像的形态学处理强度随主要类型数量的变化程度相同；
其中，在所述数据解析设备中，R颜色子图像的形态学处理强度随主要类型数量的变化程度、G颜色子图像的形态学处理强度随主要类型数量的变化程度和B颜色子图像的形态学处理强度随主要类型数量的变化程度成正相关关系。
所述通信负载大数据调节装置中还可以包括：
压力采集设备，包括多个压力采集单元，分别与负载调节设备、图像解析设备和无线上传设备的当前未使用的悬置引脚连接，以获取负载调节设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力、图像解析设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力和无线上传设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力。
所述通信负载大数据调节装置中还可以包括：
PAL处理器件，与所述压力采集设备连接，用于接收负载调节设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力、图像解析设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力和无线上传设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力，并对负载调节设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力、图像解析设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力和无线上传设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力执行加权均值运算以获得参考引脚压力。
所述通信负载大数据调节装置中还可以包括：
CF存储芯片，用于预先存储负载调节设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力、图像解析设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力和无线上传设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力分别参与加权均值运算的三个权重值。
所述通信负载大数据调节装置中还可以包括：
音频播放设备，与所述PAL处理器件连接，用于接收硅片实体压力，并在硅片实体压力不在预设压力范围内时，进行相应的音频信号播放动作。
所述通信负载大数据调节装置中：
所述音频播放设备包括参数匹配单元和音频播放器，所述参数匹配单元与所述音频播放器连接；
其中，所述PAL处理器件还用于将获得的参考引脚压力乘以权衡因数以获得负载调节设备的硅片实体压力；
其中，在所述CF存储芯片中，负载调节设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力、图像解析设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力和无线上传设备的当前未使用的悬置引脚的当前压力分别参与加权均值运算的三个权重值大小不同；
其中，所述CF存储芯片与所述PAL处理器件连接，用于预先存储所述权衡因数。
另外，可编程阵列逻辑PAL(Programmable Array Logic)器件是美国MMI公司率先推出的，他由于输出结构种类很多，设计灵活，因而得到普遍使用。
PAL器件的基本结构是把一个可编程的与阵列的输出乘积项馈送到或阵列，PAL器件所实现的逻辑表达式具有积之和的形式，因而可以描述任意布尔传递函数。
PAL器件从内部结构上来说由五种基本类型构成：(1)基本阵列结构；(2)可编程I/O结构；(3)带反馈的寄存器输出结构；(4)异或结构：(5)算术功能结构。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：只读内存(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (1)
1.一种通信负载大数据调节装置，其特征在于，所述装置包括：
图像解析设备，与组合滤波设备连接，用于接收组合滤波图像，对所述组合滤波图像进行对象识别以从所述组合滤波图像中分割出各个对象图案，并以每一个对象图案的图像特征作为神经网络的输入，所述神经网络使用各个训练后的参数以输出与所述每一个对象图案对应的对象类型，
所述图像解析设备用于当存在对象图案对应的对象类型为蟑螂时，输出存在蟑螂命令，还用于当存在对象图案对应的对象类型非蟑螂时，输出不存在蟑螂命令；
无线上传设备，与所述图像解析设备连接，用于无线上传所述组合滤波图像，其中，所述无线上传所述组合滤波图像包括：将所述组合滤波图像进行平均式数据分割以获得各个分块数据，将每一个分块数据作为一个IP包的负载数据进行打包式网络传输；
负载调节设备，分别与所述图像解析设备和所述无线上传设备连接，用于在接收到存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传高分辨率的组合滤波图像，还用于在接收到不存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传低分辨率的组合滤波图像；
微型抓拍设备，设置在厨房内，用于对厨房当前环境进行实时抓拍操作，以获得实时抓拍图像；
干扰分析设备，与所述微型抓拍设备连接，用于接收所述实时抓拍图像，对所述实时抓拍图像中的各种类型的干扰进行检测，将所述实时抓拍图像中的幅值超过限量的所有干扰作为有效干扰类型；
参数输出设备，与所述干扰分析设备连接，用于将所述实时抓拍图像中的属于有效干扰类型的干扰类型的总数作为主要类型数量，并输出所述主要类型数量；
数据解析设备，与所述参数输出设备连接，用于在接收到的主要类型数量高于等于预设数量阈值时启动对所述实时抓拍图像的接收，并基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下R颜色子图像的形态学处理强度，基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下G颜色子图像的形态学处理强度，基于主要类型数量调整对所述实时抓拍图像RGB空间下B颜色子图像的形态学处理强度；
并行处理设备，与所述数据解析设备连接，用于对所述实时抓拍图像RGB空间下的R颜色子图像、G颜色子图像和B颜色子图像并行执行各自形态学处理强度的形态学处理，并将处理后分别获得的三个子图像进行相同位置的叠加以获得对应的并行处理图像；
边缘锐化设备，用于接收所述并行处理图像，对所述并行处理图像执行边缘锐化处理，以获得并输出边缘锐化图像；
组合滤波设备，与所述边缘锐化设备连接，用于对所述边缘锐化图像执行先递归滤波后高斯滤波的组合滤波处理，以获得并输出对应的组合滤波图像；
其中，在所述负载调节设备中，在接收到存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传高分辨率的组合滤波图像时，提升单个IP包的负载数据的传输量，降低单个IP包的控制数据的传输量；
其中，在所述负载调节设备中，在接收到不存在蟑螂命令时，控制所述无线上传设备无线上传低分辨率的组合滤波图像时，降低单个IP包的负载数据的传输量，提升单个IP包的控制数据的传输量；
其中，所述无线上传设备通过WIFI通信链路无线上传所述组合滤波图像。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910184574.1A CN109922317B (zh) | 2019-03-12 | 2019-03-12 | 通信负载大数据调节装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910184574.1A CN109922317B (zh) | 2019-03-12 | 2019-03-12 | 通信负载大数据调节装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109922317A CN109922317A (zh) | 2019-06-21 |
| CN109922317B true CN109922317B (zh) | 2020-03-31 |
Family
ID=66964288
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910184574.1A Active CN109922317B (zh) | 2019-03-12 | 2019-03-12 | 通信负载大数据调节装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109922317B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108259830A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-06 | 深圳冠思大数据服务有限公司 | 基于云服务器的鼠患智能监控系统和方法 |
| CN109284735A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-01-29 | 思百达物联网科技(北京)有限公司 | 鼠情监控方法、装置、处理器及存储介质 |
| CN109299703A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-02-01 | 思百达物联网科技(北京)有限公司 | 对鼠情进行统计的方法、装置以及图像采集设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107566781B (zh) * | 2016-06-30 | 2019-06-21 | 北京旷视科技有限公司 | 视频监控方法和视频监控设备 |
-
2019
- 2019-03-12 CN CN201910184574.1A patent/CN109922317B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108259830A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-06 | 深圳冠思大数据服务有限公司 | 基于云服务器的鼠患智能监控系统和方法 |
| CN109284735A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-01-29 | 思百达物联网科技(北京)有限公司 | 鼠情监控方法、装置、处理器及存储介质 |
| CN109299703A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-02-01 | 思百达物联网科技(北京)有限公司 | 对鼠情进行统计的方法、装置以及图像采集设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109922317A (zh) | 2019-06-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11449345B2 (en) | Methods, systems and apparatus for adjusting a data path element of a neural network accelerator from convolution mode to pooling mode | |
| JP7166584B2 (ja) | チャネル状態予測装置、無線通信装置、チャネル状態予測方法、および、プログラム | |
| JP2022525845A (ja) | 一連のカラー画像フレームにおける複数のニューラルネットワークベースのオブジェクトセグメンテーション | |
| US11657284B2 (en) | Neural network model apparatus and compressing method of neural network model | |
| US20200175334A1 (en) | Edge computing | |
| US9258566B1 (en) | System and method of spherical image compression | |
| CN109062715B (zh) | 内存时钟频率的确定方法、装置及终端 | |
| CN112532530B (zh) | 一种拥塞通知信息调整的方法及设备 | |
| CN112491442B (zh) | 一种自干扰消除方法及装置 | |
| CN110599554A (zh) | 人脸肤色的识别方法和装置、存储介质及电子装置 | |
| Le et al. | Applying big data, machine learning, and SDN/NFV for 5G early-stage traffic classification and network QoS control | |
| Fonseca et al. | Radio access technology characterisation through object detection | |
| CN109922317B (zh) | 通信负载大数据调节装置 | |
| CN110784679B (zh) | 通信负载大数据调节方法及存储介质 | |
| Ozer et al. | Offloading deep learning powered vision tasks from UAV to 5G edge server with denoising | |
| DE102019108384A1 (de) | Jitter-Erfassung und adaptive Steuerung von Parametern von Takt- und Datenrückgewinnungsschaltungen | |
| KR20230091093A (ko) | 조건부 변이형 오토-인코더들을 사용한 무선 채널들의 데이터-기반 확률론적 모델링 | |
| WO2023024519A1 (zh) | 一种视频处理方法、装置、设备以及系统 | |
| WO2022037390A1 (zh) | 一种数据传输方法及装置 | |
| CN113283447B (zh) | 食物烘焙方法及装置、存储介质及电子装置 | |
| CN112996125B (zh) | 一种调度方法及装置 | |
| CN108053453A (zh) | 一种颜色的优化方法、终端及计算机可读存储介质 | |
| CN107104659A (zh) | 一种针对lte载波的数字滤波方法及装置 | |
| Zhou et al. | EFCam: Configuration-adaptive fog-assisted wireless cameras with reinforcement learning | |
| CN110933687A (zh) | 一种基于解耦的用户上下行接入方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 201203 No. 500, Newton Road, China (Shanghai) pilot Free Trade Zone Applicant after: Song Tongyun Address before: 226010 No. 5 Kexing Road, Nantong Development Zone, Jiangsu Province Applicant before: Song Tongyun |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Wang Ying Inventor after: Song Tongyun Inventor before: Song Tongyun |
|
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200306 Address after: 402260 Chongqing Jiangjin District, Binjiang Metro North Road, No. 1 Applicant after: Chongqing Vocational Institute of Engineering Address before: No. 500, Newton Road, China (Shanghai) pilot Free Trade Zone Applicant before: Song Tongyun |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |