CN110784913B - 网络设备开关控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种网络设备开关控制方法，该方法包括使用一种网络设备开关控制机构来控制网络设备的开关。本发明的网络设备开关控制机构设计合理，有一定的自适应控制水平。由于采用针对性图像识别机制获取咖啡厅内网络设备的总数，基于接收到的总数确定咖啡厅内开启的无线路由器的数量，从而在保证所有网络设备正常通信的同时，避免无线路由器的无端电力损耗。
Description
技术领域
本发明涉及通信控制领域，具体地说，本发明涉及一种网络设备开关控制方法。
背景技术
实现信息传递所需的一切技术设备和传输媒质的合称为通信系统。
信源，即消息的产生地，其作用是把各种消息转换成原始电信号，称之为消息信号或基带信号。电话机、电视摄像机和电传机、计算机等各种数字终端设备就是信源。
发送设备，即将信源和信道匹配起来，即将信源产生的消息信号变换为适合在信道中搬移的场合，调制是最常见的变换方式。对需要频谱搬移场合，调制是最常见的变换方式。对数字通信系统来说，发送设备常常又分为信源编码与信道编码。
噪声源，即通信系统中各种设备以及信道中所固有的，为了分析方便，把噪声源视为各处噪声的集中表现而抽象加入到信道。
接收设备，即完成发送设备的反变换，即进行解调、译码、解码等等。他的任务是从带有干扰的接收信号中正确恢复出相应的原始基带信号来。
发明内容
本发明的目的是提供一种网络设备开关控制方法，该方法包括使用一种网络设备开关控制机构来控制网络设备的开关，所述网络设备开关控制机构包括：即时捕获机构，设置在咖啡厅内，用于对咖啡厅内部场景进行即时图像捕获操作，以获得即时捕获图像；SD存储卡，分别与第一解析设备和第二解析设备连接，用于预先存储预设时间间隔和预设阈值；第一解析设备，还与所述即时捕获机构连接，用于获取当前时刻的即时捕获图像以作为第一图像矩阵，还用于在当前时刻的预设时间间隔后获取来自所述即时捕获机构的即时捕获图像以作为第二图像矩阵，并将所述第一图像矩阵中每一个坐标点位置的R颜色分量减去所述第二图像矩阵中相同坐标点位置的R颜色分量以获得对应坐标点位置的颜色分量差值，基于各个坐标点位置的颜色分量组成颜色分量矩阵；第二解析设备，还与所述第一解析设备连接，用于接收所述颜色分量矩阵，针对所述颜色分量矩阵的各个坐标点位置的颜色分量，计算他们的标准差，并在所述标准差大于等于预设阈值时，发出校正触发信号；校正控制设备，分别与所述第二解析设备和所述即时捕获机构连接，用于在接收到所述校正触发信号时，基于所述第二解析设备输出的标准差控制所述即时捕获机构进行相应旋转角度的校正。
本发明需要具备以下几处重要的发明点：
(1)采用针对性图像识别机制获取咖啡厅内网络设备的总数，基于接收到的总数确定咖啡厅内开启的无线路由器的数量，从而在保证所有网络设备正常通信的同时，避免无线路由器的无端电力损耗；
(2)基于图像的分辨率确定对图像进行分格处理中的每一个图像分格的面积，对各个图像分格的各自的主要噪声类型进行统计，并基于不同的统计结果进行图像的不同的滤波处理，从而能够有效滤除图像中的各类干扰信号；
(3)将退化度倒数达标的莱娜图与失真补偿处理后的图像进行特定位置图像分块的退化度倒数比较，以基于退化度倒数的倍数关系自适应确定对失真补偿后图像再执行逐次失真补偿处理的次数，以保证图像失真补偿效果；
(4)基于对连续图像内容的各个坐标点位置的差值的标准差的分析，判断是否需要对即时捕获机构进行相应旋转角度的校正，从而提高了即时捕获设备的自动化水平。
本发明的网络设备开关控制机构设计合理，有一定的自适应控制水平。由于采用针对性图像识别机制获取咖啡厅内网络设备的总数，基于接收到的总数确定咖啡厅内开启的无线路由器的数量，从而在保证所有网络设备正常通信的同时，避免无线路由器的无端电力损耗。
附图说明
图1为本发明的网络设备开关控制机构的即时捕获机构的外形结构图。
具体实施方式
无线路由器是用于用户上网、带有无线覆盖功能的路由器。无线路由器可以看作一个转发器，将家中墙上接出的宽带网络信号通过天线转发给附近的无线网络设备(笔记本电脑、支持wifi的手机、平板以及所有带有WIFI功能的设备)。市场上流行的无线路由器一般都支持专线xdsl/cable、动态xdsl、pptp四种接入方式，他还具有其它一些网络管理的功能，如dhcp服务、nat防火墙、mac地址过滤、动态域名等功能。
当前，咖啡厅内通常设置多个无线路由器，用于在厅内顾客充裕时为每一位顾客提供优势的无线上网服务，然而，如果所有无线路由器都打开而顾客较少时，不仅仅浪费了电力资源和无线资源，而且带来了不必要的辐射，如果无线路由器打开的数量相对于厅内顾客人数偏少时，容易导致顾客上网速度慢，共享的无线通信资源不足。
为了克服上述不足，本发明提供一种网络设备开关控制方法，该方法包括使用一种网络设备开关控制机构来控制网络设备的开关，所述网络设备开关控制机构有效解决相应的技术问题。
以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1为本发明的网络设备开关控制机构的即时捕获机构的外形结构图。
网络设备开关控制机构包括：
即时捕获机构，设置在咖啡厅内，用于对咖啡厅内部场景进行即时图像捕获操作，以获得即时捕获图像；
SD存储卡，分别与第一解析设备和第二解析设备连接，用于预先存储预设时间间隔和预设阈值；
第一解析设备，还与所述即时捕获机构连接，用于获取当前时刻的即时捕获图像以作为第一图像矩阵，还用于在当前时刻的预设时间间隔后获取来自所述即时捕获机构的即时捕获图像以作为第二图像矩阵，并将所述第一图像矩阵中每一个坐标点位置的R颜色分量减去所述第二图像矩阵中相同坐标点位置的R颜色分量以获得对应坐标点位置的颜色分量差值，基于各个坐标点位置的颜色分量组成颜色分量矩阵；
第二解析设备，还与所述第一解析设备连接，用于接收所述颜色分量矩阵，针对所述颜色分量矩阵的各个坐标点位置的颜色分量，计算他们的标准差，并在所述标准差大于等于预设阈值时，发出校正触发信号；
校正控制设备，分别与所述第二解析设备和所述即时捕获机构连接，用于在接收到所述校正触发信号时，基于所述第二解析设备输出的标准差控制所述即时捕获机构进行相应旋转角度的校正；
畸变校正设备，与所述即时捕获机构连接，用于接收所述即时捕获图像，对所述即时捕获图像执行畸变校正操作，以获得对应的畸变校正图像；
失真处理设备，与所述畸变校正设备连接，用于对所述畸变校正图像执行失真补偿处理，以获得相应的失真处理图像，并输出所述失真处理图像；
分块提取设备，与所述失真处理设备连接，用于对退化度倒数达标的莱娜图和所述失真处理图像执行相同图像分块大小的图像分块处理，以获得所述莱娜图的各个图像分块以及所述失真处理图像的各个分块，提取所述莱娜图的各个图像分块的中间位置的图像分块以作为第一图像分块，以及所述失真处理图像的各个图像分块的中间位置的图像分块以作为第二图像分块；
信号触发设备，与所述分块提取设备连接，用于在所述第二图像分块的退化度倒数大于等于第一图像分块的退化度倒数时，发出第一触发信号，还用于在所述第二图像分块的退化度倒数小于第一图像分块的退化度倒数时，发出第二触发信号；
逐次补偿设备，与所述信号触发设备连接，用于在接收到所述第二触发信号时，将所述第一图像分块的退化度倒数除以所述第二图像分块的退化度倒数以获得相应的倍数，并基于所述倍数确定对所述失真处理图像执行后续多次失真补偿处理的次数，以对所述失真处理图像执行多次失真补偿处理，获得相应的逐次补偿图像；
信号分析设备，与所述逐次补偿设备连接，用于接收逐次补偿图像，对逐次补偿图像进行平滑处理相关的特征量的提取，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的数据分析模型中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为平滑处理类型；
自适应平滑设备，与所述信号分析设备连接，用于接收所述平滑处理类型，并对所述逐次补偿图像执行基于所述平滑处理类型的平滑操作，以获得并输出平滑后图像；
面积采集设备，与所述自适应平滑设备连接，用于接收所述平滑后图像，基于所述平滑后图像的分辨率确定对所述平滑后图像进行分格处理中的每一个图像分格的面积，其中，所述图像的分辨率越高，对所述平滑后图像进行分格处理获得的每一个图像分格的面积越大；
干扰解析设备，与所述面积采集设备连接，用于对所述平滑后图像中的每一个图像分格执行以下处理：检测所述图像分格中的各种干扰信号，将幅值最大的干扰信号对应的干扰类型作为所述图像分格对应的干扰类型输出；
类型汇总设备，与所述干扰解析设备连接，用于接收各个图像分格分别对应的各个干扰类型，对所述各个干扰类型进行类型统计，将重复度最高的干扰类型作为图像干扰类型输出，还输出所述图像干扰类型的重复次数；
窗口定形设备，与所述类型汇总设备连接，用于接收所述图像干扰类型以及所述图像干扰类型的重复次数，基于所述图像干扰类型确定对应的搜索窗口的外形，还基于所述图像干扰类型的重复次数确定对应的搜索窗口的径向长度；
颜色分量滤波设备，分别与所述面积采集设备和所述窗口定形设备连接，用于接收所述搜索窗口，并基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的Y分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后Y分量值，基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的U分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后U分量值，基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的V分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后V分量值；
外形匹配设备，分别与路由器控制设备和颜色分量滤波设备连接，用于接收所述分量滤波图像，并基于各种网络设备的外形对所述分量滤波图像进行网络设备的匹配，以获得所述分量滤波图像中的网络设备的总数；
路由器控制设备，分别与咖啡厅内的各个无线路由器连接，用于基于接收到的总数确定开启的无线路由器的数量；
其中，在所述路由器控制设备中，开启的无线路由器的数量与接收到的总数成正比。
接着，继续对本发明的网络设备开关控制机构的具体结构进行进一步的说明。
所述网络设备开关控制机构中：
所述颜色分量滤波设备还用于基于各个像素点的滤波后Y分量值、滤波后U分量值和滤波后V分量值输出与所述平滑后图像对应的分量滤波图像。
所述网络设备开关控制机构中：
在所述逐次补偿设备中，还用于在接收到所述第一触发信号时，将所述失真处理图像作为逐次补偿图像。
所述网络设备开关控制机构中：
在所述第二解析设备中，在所述标准差小于所述预设阈值时，发出校正中止信号。
所述网络设备开关控制机构中：
在所述校正控制设备中，还用于在接收到所述校正中止信号时，中止对所述即时捕获机构进行的旋转角度的校正。
所述网络设备开关控制机构中：
在所述颜色分量滤波设备中，并基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的Y分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后Y分量值包括：将所述平滑后图像每一个像素点作为目标像素点，在所述平滑后图像中基于所述搜索窗口获取所述目标像素点的各个周围像素点，基于所述各个周围像素点的各个Y分量值确定所述目标像素点的滤波后Y分量值。
所述网络设备开关控制机构中：
在所述颜色分量滤波设备中，并基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的U分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后U分量值包括：将所述平滑后图像每一个像素点作为目标像素点，在所述平滑后图像中基于所述搜索窗口获取所述目标像素点的各个周围像素点，基于所述各个周围像素点的各个U分量值确定所述目标像素点的滤波后U分量值。
所述网络设备开关控制机构中：
在所述颜色分量滤波设备中，并基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的V分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后V分量值包括：将所述平滑后图像每一个像素点作为目标像素点，在所述平滑后图像中基于所述搜索窗口获取所述目标像素点的各个周围像素点，基于所述各个周围像素点的各个V分量值确定所述目标像素点的滤波后V分量值。
所述网络设备开关控制机构中：
在所述面积采集设备中，对所述平滑后图像进行分格处理获得的每一个图像分格的面积相同。
所述网络设备开关控制机构中：
在所述窗口定形设备中，基于所述图像干扰类型的重复次数确定对应的搜索窗口的径向长度包括：所述图像干扰类型的重复次数越多，确定的对应的搜索窗口的径向长度越大。
另外，所述颜色分量滤波设备为一SOC芯片。另外，System on Chip，简称SOC，也即片上系统。从狭义角度讲，他是信息系统核心的芯片集成，是将系统关键部件集成在一块芯片上；从广义角度讲，SOC是一个微小型系统，如果说中央处理器(CPU)是大脑，那么SOC就是包括大脑、心脏、眼睛和手的系统。国内外学术界一般倾向将SOC定义为将微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器(或片外存储控制接口)集成在单一芯片上，他通常是客户定制的，或是面向特定用途的标准产品。
SOC定义的基本内容主要在两方面：其一是他的构成，其二是他形成过程。系统级芯片的构成可以是系统级芯片控制逻辑模块、微处理器/微控制器CPU内核模块、数字信号处理器DSP模块、嵌入的存储器模块、和外部进行通讯的接口模块、含有ADC/DAC的模拟前端模块、电源提供和功耗管理模块，对于一个无线SOC还有射频前端模块、用户定义逻辑(他可以由FPGA或ASIC实现)以及微电子机械模块，更重要的是一个SOC芯片内嵌有基本软件(RDOS或COS以及其他应用软件)模块或可载入的用户软件等。
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 (6)
1.一种网络设备开关控制方法，该方法包括使用一种网络设备开关控制机构来控制网络设备的开关，其特征在于，所述网络设备开关控制机构包括：
即时捕获机构，设置在咖啡厅内，用于对咖啡厅内部场景进行即时图像捕获操作，以获得即时捕获图像；
SD存储卡，分别与第一解析设备和第二解析设备连接，用于预先存储预设时间间隔和预设阈值；
第一解析设备，还与所述即时捕获机构连接，用于获取当前时刻的即时捕获图像以作为第一图像矩阵，还用于在当前时刻的预设时间间隔后获取来自所述即时捕获机构的即时捕获图像以作为第二图像矩阵，并将所述第一图像矩阵中每一个坐标点位置的R颜色分量减去所述第二图像矩阵中相同坐标点位置的R颜色分量以获得对应坐标点位置的颜色分量差值，基于各个坐标点位置的颜色分量组成颜色分量矩阵；
第二解析设备，还与所述第一解析设备连接，用于接收所述颜色分量矩阵，针对所述颜色分量矩阵的各个坐标点位置的颜色分量，计算他们的标准差，并在所述标准差大于等于预设阈值时，发出校正触发信号；
校正控制设备，分别与所述第二解析设备和所述即时捕获机构连接，用于在接收到所述校正触发信号时，基于所述第二解析设备输出的标准差控制所述即时捕获机构进行相应旋转角度的校正；
畸变校正设备，与所述即时捕获机构连接，用于接收所述即时捕获图像，对所述即时捕获图像执行畸变校正操作，以获得对应的畸变校正图像；
失真处理设备，与所述畸变校正设备连接，用于对所述畸变校正图像执行失真补偿处理，以获得相应的失真处理图像，并输出所述失真处理图像；
分块提取设备，与所述失真处理设备连接，用于对退化度倒数达标的莱娜图和所述失真处理图像执行相同图像分块大小的图像分块处理，以获得所述莱娜图的各个图像分块以及所述失真处理图像的各个分块，提取所述莱娜图的各个图像分块的中间位置的图像分块以作为第一图像分块，以及所述失真处理图像的各个图像分块的中间位置的图像分块以作为第二图像分块；
信号触发设备，与所述分块提取设备连接，用于在所述第二图像分块的退化度倒数大于等于第一图像分块的退化度倒数时，发出第一触发信号，还用于在所述第二图像分块的退化度倒数小于第一图像分块的退化度倒数时，发出第二触发信号；
逐次补偿设备，与所述信号触发设备连接，用于在接收到所述第二触发信号时，将所述第一图像分块的退化度倒数除以所述第二图像分块的退化度倒数以获得相应的倍数，并基于所述倍数确定对所述失真处理图像执行后续多次失真补偿处理的次数，以对所述失真处理图像执行多次失真补偿处理，获得相应的逐次补偿图像；
信号分析设备，与所述逐次补偿设备连接，用于接收逐次补偿图像，对逐次补偿图像进行平滑处理相关的特征量的提取，将提取后的特征量输入到由输入层、输出层和多个隐含层组成的数据分析模型中，用于逐层对输入层输入的特征量进行数据分析，输出层与最后一个隐含层连接，用于将最后一个隐含层的进行数据分析的结果输出，其中，输出层的输出量类型为平滑处理类型；
自适应平滑设备，与所述信号分析设备连接，用于接收所述平滑处理类型，并对所述逐次补偿图像执行基于所述平滑处理类型的平滑操作，以获得并输出平滑后图像；
面积采集设备，与所述自适应平滑设备连接，用于接收所述平滑后图像，基于所述平滑后图像的分辨率确定对所述平滑后图像进行分格处理中的每一个图像分格的面积，其中，所述图像的分辨率越高，对所述平滑后图像进行分格处理获得的每一个图像分格的面积越大；
干扰解析设备，与所述面积采集设备连接，用于对所述平滑后图像中的每一个图像分格执行以下处理：检测所述图像分格中的各种干扰信号，将幅值最大的干扰信号对应的干扰类型作为所述图像分格对应的干扰类型输出；
类型汇总设备，与所述干扰解析设备连接，用于接收各个图像分格分别对应的各个干扰类型，对所述各个干扰类型进行类型统计，将重复度最高的干扰类型作为图像干扰类型输出，还输出所述图像干扰类型的重复次数；
窗口定形设备，与所述类型汇总设备连接，用于接收所述图像干扰类型以及所述图像干扰类型的重复次数，基于所述图像干扰类型确定对应的搜索窗口的外形，还基于所述图像干扰类型的重复次数确定对应的搜索窗口的径向长度；
颜色分量滤波设备，分别与所述面积采集设备和所述窗口定形设备连接，用于接收所述搜索窗口，并基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的Y分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后Y分量值，基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的U分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后U分量值，基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的V分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后V分量值；
外形匹配设备，分别与路由器控制设备和颜色分量滤波设备连接，用于接收分量滤波图像，并基于各种网络设备的外形对所述分量滤波图像进行网络设备的匹配，以获得所述分量滤波图像中的网络设备的总数；
路由器控制设备，分别与咖啡厅内的各个无线路由器连接，用于基于接收到的总数确定开启的无线路由器的数量；
其中，在所述路由器控制设备中，开启的无线路由器的数量与接收到的总数成正比；
所述颜色分量滤波设备还用于基于各个像素点的滤波后Y分量值、滤波后U分量值和滤波后V分量值输出与所述平滑后图像对应的分量滤波图像；
在所述逐次补偿设备中，还用于在接收到所述第一触发信号时，将所述失真处理图像作为逐次补偿图像；
在所述第二解析设备中，在所述标准差小于所述预设阈值时，发出校正中止信号；
在所述校正控制设备中，还用于在接收到所述校正中止信号时，中止对所述即时捕获机构进行的旋转角度的校正。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
在所述颜色分量滤波设备中，并基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的Y分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后Y分量值包括：将所述平滑后图像每一个像素点作为目标像素点，在所述平滑后图像中基于所述搜索窗口获取所述目标像素点的各个周围像素点，基于所述各个周围像素点的各个Y分量值确定所述目标像素点的滤波后Y分量值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
在所述颜色分量滤波设备中，并基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的U分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后U分量值包括：将所述平滑后图像每一个像素点作为目标像素点，在所述平滑后图像中基于所述搜索窗口获取所述目标像素点的各个周围像素点，基于所述各个周围像素点的各个U分量值确定所述目标像素点的滤波后U分量值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：
在所述颜色分量滤波设备中，并基于所述搜索窗口对所述平滑后图像的各个像素点的V分量值执行滤波动作，以获得各个像素点的滤波后V分量值包括：将所述平滑后图像每一个像素点作为目标像素点，在所述平滑后图像中基于所述搜索窗口获取所述目标像素点的各个周围像素点，基于所述各个周围像素点的各个V分量值确定所述目标像素点的滤波后V分量值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：
在所述面积采集设备中，对所述平滑后图像进行分格处理获得的每一个图像分格的面积相同。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：
在所述窗口定形设备中，基于所述图像干扰类型的重复次数确定对应的搜索窗口的径向长度包括：所述图像干扰类型的重复次数越多，确定的对应的搜索窗口的径向长度越大。
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