CN111265842B - 一种多功能健身管理终端 - Google Patents

一种多功能健身管理终端 Download PDF

Info

Publication number
CN111265842B
CN111265842B CN202010159372.4A CN202010159372A CN111265842B CN 111265842 B CN111265842 B CN 111265842B CN 202010159372 A CN202010159372 A CN 202010159372A CN 111265842 B CN111265842 B CN 111265842B
Authority
CN
China
Prior art keywords
subgraph
user
frequency wavelet
module
fitness
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
Application number
CN202010159372.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111265842A (zh
Inventor
刘政
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Okstar Sports Industry Co ltd
Original Assignee
Beijing Okstar Sports Industry Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Okstar Sports Industry Co ltd filed Critical Beijing Okstar Sports Industry Co ltd
Priority to CN202010159372.4A priority Critical patent/CN111265842B/zh
Publication of CN111265842A publication Critical patent/CN111265842A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111265842B publication Critical patent/CN111265842B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
    • A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供一种多功能健身管理终端，包括设置在智能健身器材上的交互装置和云服务器；交互装置包括登录模块、数据接收模块、显示模块、无线通信模块和缓存模块；登录模块供用户登入和登出交互装置，用于获取用户身份信息；数据接收模块与智能健身器材上的传感器连接，用于采集该智能健身器材的健身数据，并将健身数据存储到缓存模块中；显示模块用于显示用户操作界面；无线通信模块与云服务器通信连接，用于在用户登出时将缓存模块中记录的该用户的健身数据上传到云服务器中；云服务器用于存储用户身份信息以及与用户身份信息对应的健身数据。本发明健身管理终端，依靠交互装置和云服务器，提高了用户记录健身数据的便捷程度。

Description

一种多功能健身管理终端
技术领域
本发明涉及智能健身终端技术领域，特别是一种多功能健身管理终端。
背景技术
如今人们对自身的身体健康状况越来越重视，越来越多的人选择到健身房进行日常的锻炼或者训练，健身房中通常设置有不同类型的健身器材，能够满足用户不同要求的健身和训练需要。
用户在健身时会选择多种健身项目进行组合训练，科学地安排健身项目的训练组合，能够提高健身的效果。现有的健身器材也出现有一些智能的大型健身器材，能够智能地记录用户在该健身器材上的健身数据，例如跑步机能够记录跑速、跑时、距离等数据。但是用户在不同健身器材的健身数据无法有效地整合，用户只能通过自己记录的方式记录自己的健身数据，操作起来十分不方便。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种多功能健身管理终端。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供一种多功能健身管理终端，包括设置在智能健身器材上的交互装置和云服务器；
交互装置包括登录模块、数据接收模块、显示模块、无线通信模块和缓存模块；
登录模块供用户登入和登出交互装置，用于获取用户身份信息；
数据接收模块与智能健身器材上的传感器连接，用于采集该智能健身器材的健身数据，并将健身数据存储到缓存模块中；
显示模块用于显示用户操作界面，和/或播放多媒体信息；
无线通信模块与云服务器通信连接，用于在用户登出时将缓存模块中记录的该用户的健身数据上传到云服务器中；
云服务器用于存储用户身份信息以及与用户身份信息对应的健身数据。
优选的，交互装置还包括中央处理器，中央处理器分别与登录模块、数据接收模块、显示模块、无线通信模块和缓存模块连接，用于控制上述模块执行相应的操作。
优选的，显示模块还包括多媒体播放单元，多媒体播放单元用于播放对应智能健身器材的教学视频或运动注意事项信息。
优选的，交互装置包括外壳，外壳上设置有触摸显示屏、通信接口和固定部件；通信接口用于与智能健身器材的传感器或控制终端连接，固定部件用于将交互装置固定在智能健身器材上，其中显示模块包括触摸显示屏。
优选的，登录模块包括读卡单元，读卡单元通过读取用户身份卡获取用户身份信息。
优选的，读卡单元包括通过RFID、NFC等技术读取用户身份卡。
优选的，述登录模块包括摄像头单元，摄像头单元用于获取用户的人脸图像信息，将获取的人脸图像发送到云服务器；
云服务器还包括图像识别模块，图像识别模块用于对接收的人脸图像进行识别处理，识别该人脸图像对应的用户身份信息，当识别成功后返回用户登录成功消息到交互装置。
优选的，图像识别模块进一步包括：
图像接收单元，用于接收由交互装置获取的用户的人脸图像；
图像预处理单元，用于对接收的人脸图像进行预处理，输出预处理后的人脸图像；
图像分割单元，用于对预处理后的人脸图像进行边缘检测和分割处理，获取将人脸图像中的背景部分剔除，获取人脸图像中的有效人脸部分；
特征提取单元，用于对获取的有效人脸部分进行特征提取处理，获取该有效人脸部分的特征参数；
特征匹配单元，用于根据获取的特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数进行比对，当匹配到获取的特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数的相似度大于设定的阈值，则获取该预存的用户人脸特征参数对应的用户信息并输出登录成功的消息。
优选的，云服务器还包括健身数据管理模块，健身数据管理模块用于供用户登录后对其健身数据进行查阅或管理。
本发明的有益效果为：1)通过在智能健身器材上设置交互装置获取用户在使用健身器材的健身数据，并将该健身数据与用户的身份信息进行绑定，上传至云服务器进行储存；能够归集用户在使用不同健身器材时的健身数供用户查阅或管理。本发明健身管理终端，依靠交互装置和云服务器，提高了用户记录健身数据的便捷程度。
2)交互装置上设有显示模块能够显示与健身器材对应的信息或者用户指定的多媒体信息，能够提高用户在使用健身器材时的体验。
3)登录模块能够通过刷卡或者刷脸的方式获取用户身份信息，方便用户操作。
4)通过云服务器对用户的健身数据进行集中管理，用户仅需登录云服务器便能查阅自身的历史健身数据，方便用户对自身的健身数据进行管理，为用户制定科学的健身计划提供基础。
5)在用户使用健身器材期间，实时的健身数据存储在缓存模块中，当用户使用结束后，交互装置再统一将用户的健身数据上传至云服务器，通过设置缓存模块能够有效减少数据传输的压力。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的框架结构图；
图2为本发登录模块的框架结构图。
附图标记：
交互装置1、云服务器2、中央处理器10、登录模块11、数据接收模块12、显示模块13、无线通信模块14、缓存模块15、图像识别模块21、健身数据管理模块22、读卡单元111、摄像头单元112、图像接收单元211、图像预处理单元212、图像分割单元213、特征提取单元214、特征匹配单元215
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1，其示出一种多功能健身管理终端，包括：设置在智能健身器材上的交互装置1和云服务器2；
交互装置1包括登录模块11、数据接收模块12、显示模块13、无线通信模块14和缓存模块15；
登录模块11供用户登入和登出交互装置1，用于获取用户身份信息；
数据接收模块12与智能健身器材上的传感器连接，用于采集该智能健身器材的健身数据，并将健身数据存储到缓存模块15中；
显示模块13用于显示用户操作界面，和/或播放多媒体信息
无线通信模块14与云服务器2通信连接，用于在用户登出时将缓存模块15中存储的该用户的健身数据上传到云服务器2中；
云服务器2用于存储用户身份信息以及与用户身份信息对应的健身数据。
在一种实施方式中，健身房中不同的智能健身器材上均设置有交互装置1，各交互装置1与云服务器2进行数据交互。
通过在智能健身器材上设置交互装置1获取用户在使用健身器材的健身数据，并将该健身数据与用户的身份信息进行绑定，上传至云服务器2进行储存；能够归集用户在使用不同健身器材时的健身数供用户查阅或管理。上述健身管理终端，依靠交互装置1和云服务器2，提高了用户记录健身数据的便捷程度。
交互装置1上设有显示模块13能够显示与健身器材对应的信息或者用户指定的多媒体信息，能够提高用户在使用健身器材时的体验。
优选的，交互装置1还包括中央处理器10，中央处理器10分别与登录模块11、数据接收模块12、显示模块13、无线通信模块14和缓存模块15连接，用于控制上述各模块执行相应的操作。
优选的，显示模块13还包括多媒体播放单元，多媒体播放单元用于播放对应智能健身器材的教学视频或运动注意事项信息；
多媒体播放单元能够播放交互装置1的本地多媒体资源，或者从云服务器2上获取指定的多媒体资源，用户能够通过显示模块13上的用户操作界面选择指定的多媒体资源进行播放。
在一种场景中，多媒体播放单元播放与健身器材对应的训练教学视频，用户能够跟着训练教学视频进行训练，有助于提高用户的训练效果。
优选的，交互装置1包括外壳，外壳上设置有触摸显示屏、通信接口和固定部件；数据接收模块12通过通信接口与智能健身器材的传感器或控制终端连接，获取智能健身器材的健身数据；固定部件用于将交互装置1固定在智能健身器材上，其中显示模块13包括触摸显示屏。
优选的，无线通信模块14通过4G无线网络与云服务器进行数据交互。
优选的，参见图2，登录模块11包括读卡单元111，读卡单元111通过读取用户身份卡获取用户身份信息。
优选的，读卡单元111包括通过RFID、NFC等技术读取用户身份卡。
在一种实施方式中，每个用户都有单独ID的用户身份卡，当用户开始使用健身器材时，用户通过刷卡登录自身的ID，结束健身后通过显示模块13的用户操作界面进行登出操作。则交互装置1将用户登录期间获取的健身数据上传至云服务器2与该用户ID进行绑定。
优选的，述登录模块11包括摄像头单元112，摄像头单元112用于获取用户的人脸图像信息，将获取的人脸图像发送到云服务器；
云服务器2还包括图像识别模块21，图像识别模块21用于对接收的人脸图像进行识别处理，识别该人脸图像对应的用户身份信息，当识别成功后返回用户登录成功消息到交互装置1。
优选的，所述摄像头单元112对准用户使用健身器材时人脸所在的区域。
在一种实施方式中，用户在注册时预先将人脸图像信息录入到云服务器2的数据库中储存，当用户使用健身器材时，用户的人脸出现在摄像头单元112对准的位置，摄像头单元112获取用户的人脸图像，并将获取的人脸图像发送到云服务器2进行识别，云服务器2识别成功后返回登录成功的消息；当用户结束使用健身器材时，用户能够操作用户操作界面进行登出，或者当摄像头长时间没有捕捉到该用户人脸图像时自动登出该用户的ID。
本发明上述实施方式，登录模块11能够通过刷卡或者刷脸的方式获取用户身份信息，方便用户操作。
优选的，图像识别模块21进一步包括：
图像接收单元211，用于接收由交互装置1获取的用户的人脸图像；
图像预处理单元212，用于对接收的人脸图像进行预处理，输出预处理后的人脸图像；
图像分割单元213，用于对预处理后的人脸图像进行边缘检测和分割处理，获取将人脸图像中的背景部分剔除，获取人脸图像中的有效人脸部分；
特征提取单元214，用于对获取的有效人脸部分进行特征提取处理，获取该有效人脸部分的特征参数；
特征匹配单元215，用于根据获取的特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数进行比对，当匹配到获取的特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数的相似度大于设定的阈值，则获取该预存的用户人脸特征参数对应的用户信息并输出登录成功的消息。
上述实施方式中，云服务器2接收到由交互装置1采集的用户人脸图像后，通过其上的图像识别模块21对人脸图像进行识别用户身份信息，依次通过预处理、分割、特征提取和特征匹配等处理，能够准确通过人脸图像识别相应的用户身份信息，准确度高，利用用户的人脸信息进行登录，能够有效地保证健身数据的个性化管理，同时能够有助于健身房对用户身份进行管理。
优选的，云服务器2还包括健身数据管理模块22，健身数据管理模块22用于供用户登录后对其健身数据进行查阅或管理。
通过云服务器2对用户的健身数据进行集中管理，用户仅需登录云服务器便能查阅自身的历史健身数据，方便用户对自身的健身数据进行管理，为用户制定科学的健身计划提供基础。
优选地，图像预处理单元212，对接收的人脸图像进行预处理，进一步包括：
1)将接收的人脸图像分解为光照子图和反射子图，其中采用的分解函数为：
f(x，y)＝i(x，y)·r(x，y)
其中，
ln f(x，y)＝ln i(x，y)+ln r(x，y)
式中，f(x，y)表示获取的人脸图像，i(x，y)表示光照子图，r(x，y)表示反射子图；
2)对光照子图i(x，y)进行对数变换处理，获取对数变换后的光照子图ln i(x，y)，并对对数变换后的光照子图ln i(x，y)进行小波变换，获取光照子图的高频小波系数Ih(w)和低频小波系数Il(w)；对反射子图r(x，y)进行对数变换处理，获取对数变换后的反射子图ln r(x，y)，并对对数变换后的反射子图ln r(x，y)进行小波变换，获取反射子图的高频小波系数Rh(w)和低频小波系数Rl(w)；其中，Ih(w)表示光照子图的第w个高频小波系数；
3)针对反射子图：对反射子图的高频小波系数Rh(w)进行阈值处理，获取阈值处理后的高频小波系数R′h(w)；
对反射子图的低频小波系数Rl(w)进行第一增强滤波处理，获取增强后的低频小波系数R′l(w)；
4)针对光照子图，对光照子图的高频小波系数Ih(w)和低频小波系数Il(w)分别进行第二增强滤波处理，获取增强后的高频小波系数I′h(w)和低频小波系数I′l(w)；
5)根据反射子图阈值处理后的高频小波系数R′h(w)以及增强后的低频小波系数R′l(w)进行小波重构以及小波逆变换处理，并对小波逆变换处理后获取的子图进行指数变换处理，获取增强后的反射子图r＇(x，y)；
根据光照子图增强后的高频小波系数I′h(w)和低频小波系数I′l(w)，进行小波重构以及小波逆变换处理，并对小波逆变换处理后获取的子图进行指数变换处理，获取增强后的光照子图i＇(x，y)；
6)根据增强后的光照子图i＇(x，y)和增强后的反射子图r＇(x，y)进行重构，输出预处理后的人脸图像f′(x，y)，其中
f＇(x，y)＝i＇(x，y)·r＇(x，y)
式中，f＇(x，y)表示预处理后的人脸图像。
针对健身房多为室内环境，其中室内环境大多采用电灯进行照明，因此在摄像头单元112获取用户人脸图像是容易受到电灯直射、环境亮度不足等影响图像质量的情况，因此上述实施方式中提出了一种能够调节图像亮度提高图像清晰度的图像预处理方式，首先将图像分解为光照子图和反射子图，其中分别对两个子图采用不同方式去调节图像的清晰度，同时有效地去除反射子图中存在的脉冲噪声影响，有效地突出光照子图中包含的细节信息，最后将两个子图进行融合获取增强后的人脸图像，能够自适应地调节图像的清晰度，增强图像中人脸的细节特征，为后续根据人脸图像进行用户身份的准确识别提供了保障。
优选地，图像预处理单元212中，对反射子图的高频小波系数Rh(w)进行阈值处理，其中采用的阈值处理函数为：
Figure BDA0002405216320000071
式中，Rh(w)表示反射子图的第w个高频小波系数，R′h(w)表示阈值处理后的高频小波系数R′h(w)，
Figure BDA0002405216320000072
表示设定的阈值，其中
Figure BDA0002405216320000073
σ表示噪声标准差估计，根据高频小波系数的绝对中值确定，L表示高频小波系数的长度，β表示设定的阈值调节因子，其中β∈(0，0.5)。
针对反射子图中通常包括了人脸图像的细节信息，因此人脸图像在采集时收到的脉冲噪声影响通常也出现在包含在反射子图中，上述实施方式对反射子图的高频小波信号进行阈值处理，采用上述改进的阈值函数对高频小波系数进行抑制，能够有效地去除脉冲噪声的影响，提高图像的清晰度。
优选地，图像预处理单元212中，对反射子图的低频小波系数Rl(w)进行第一增强滤波处理，进一步包括：采用同态滤波函数对低频小波系数R1(w)进行处理，其中采用的同态滤波函数为：
Figure BDA0002405216320000074
式中，R′l(w)表示增强后的低频小波系数，Rl(w)表示反射子图的第w个低频小波系数Rl(w)，μh和μl分别表示设定的促进因子和抑制因子，η表示锐化系数，E0表示设定的截止频率半径，E(Rl(w))表示Rl(w)中第w个低频小波系数和频率中心的距离，δ表示设定的滤波调节因子；
优选地，μh＝1.25；μl＝0.08；η＝0.88；
优选地，图像预处理单元212中，对光照子图的高频小波系数Ih(w)和低频小波系数Il(w)分别进行第二增强滤波处理，进一步包括，采用同态滤波函数分别对高频小波系数Ih(w)和低频小波系数Il(w)进行处理，其中采用的同态滤波函数为：
Figure BDA0002405216320000075
Figure BDA0002405216320000081
式中，Ih(w)和I1(w)分别表示光照子图的第w个高频小波系数和低频小波系数，I′h(w)和I′l(w)分别表示增强后的高频小波系数和低频小波系数，μh和μ1分别表示设定的促进因子和抑制因子，η表示锐化系数，E1表示设定的截止频率半径，E(Ih(w))表示Ih(w)中第w个高频小波系数和频率中心的距离，E(I1(w))表示I1(w)中第w个低频小波系数和频率中心的距离，δ表示设定的滤波调节因子。
优选地，通过调节上述同态滤波函数的参数，使得
Figure BDA0002405216320000082
Figure BDA0002405216320000083
与
Figure BDA0002405216320000084
的取值范围在(0，1)。
上述实施方式中，采用不同的同态滤波函数分别对光照子图和反射子图的频域系数进行处理，旨在提高反射子图中存在的细节特征，增强图像中边缘信息的对比度，同时调节光照子图中因过度曝光或光线不足情况下造成的光照不平衡效果，使得光照子图和反射子图在重新融合的人脸图像的清晰度更高，有效地提高人脸的对比度和细节信息，提高了预处理后的人脸图像的质量。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种多功能健身管理终端，其特征在于，包括设置在智能健身器材上的交互装置和云服务器；
所述交互装置包括登录模块、数据接收模块、显示模块、无线通信模块和缓存模块；
所述登录模块供用户登入和登出所述交互装置，用于获取用户身份信息；
所述数据接收模块与所述智能健身器材上的传感器连接，用于采集该智能健身器材的健身数据，并将所述健身数据存储到所述缓存模块中；
所述显示模块用于显示用户操作界面；
所述无线通信模块与所述云服务器通信连接，用于在用户登出时将所述缓存模块中记录的该用户的健身数据上传到云服务器中；
所述云服务器用于存储用户身份信息以及与所述用户身份信息对应的健身数据；
所述登录模块包括摄像头单元，所述摄像头单元用于获取用户的人脸图像信息，将获取的人脸图像发送到云服务器；
所述云服务器还包括图像识别模块，所述图像识别模块用于对接收的所述人脸图像进行识别处理，识别该人脸图像对应的用户身份信息，当识别成功后返回用户登录成功消息到所述交互装置；
所述图像识别模块进一步包括：
图像接收单元，用于接收由交互装置获取的用户的人脸图像；
图像预处理单元，用于对接收的人脸图像进行预处理，输出预处理后的人脸图像；
图像分割单元，用于对预处理后的人脸图像进行边缘检测和分割处理，获取将人脸图像中的背景部分剔除，获取人脸图像中的有效人脸部分；
特征提取单元，用于对获取的有效人脸部分进行特征提取处理，获取该有效人脸部分的特征参数；
特征匹配单元，用于根据获取的特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数进行比对，当匹配到所述获取的特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数的相似度大于设定的阈值，则获取该预存的用户人脸特征参数对应的用户信息并输出登录成功的消息；
所述图像预处理单元，对接收的人脸图像进行预处理，进一步包括：
1)将接收的人脸图像分解为光照子图和反射子图，其中采用的分解函数为：
f(x,y)＝i(x，y)·r(x，y)
其中，
ln f(x，y)＝ln i(x，y)+ln r(x，y)
式中，f(x，y)表示获取的人脸图像，i(x,y)表示光照子图，r(x,y)表示反射子图；
2)对光照子图i(x,y)进行对数变换处理，获取对数变换后的光照子图ln i(x,y)，并对对数变换后的光照子图ln i(x，y)进行小波变换，获取光照子图的高频小波系数Ih(w)和低频小波系数Il(w)；对反射子图r(x，y)进行对数变换处理，获取对数变换后的反射子图ln r(x，y)，并对对数变换后的反射子图ln r(x，y)进行小波变换，获取反射子图的高频小波系数Rh(w)和低频小波系数Rl(w)；其中，Ih(w)表示光照子图的第w个高频小波系数；
3)针对反射子图：对反射子图的高频小波系数Rh(w)进行阈值处理，获取阈值处理后的高频小波系数R′h(w)；其中采用的阈值处理函数为：
Figure FDA0003034808150000021
式中，Rh(w)表示反射子图的第w个高频小波系数，R′h(w)表示阈值处理后的高频小波系数R′h(w)，
Figure FDA0003034808150000022
表示设定的阈值，其中
Figure FDA0003034808150000023
σ表示噪声标准差估计，根据高频小波系数的绝对中值确定，L表示高频小波系数的长度，β表示设定的阈值调节因子，其中β∈(0，0.5)；
对反射子图的低频小波系数Rl(w)进行第一增强滤波处理，获取增强后的低频小波系数R′l(w)，进一步包括：采用同态滤波函数对低频小波系数Rl(w)进行处理，其中采用的同态滤波函数为：
Figure FDA0003034808150000024
式中，R′l(w)表示增强后的低频小波系数，Rl(w)表示反射子图的第w个低频小波系数Rl(w)，μh和μl分别表示设定的促进因子和抑制因子，η表示锐化系数，E0表示设定的截止频率半径，E(Rl(w))表示Rl(w)中第w个低频小波系数和频率中心的距离，δ表示设定的滤波调节因子；
4)针对光照子图，对光照子图的高频小波系数Ih(w)和低频小波系数Il(w)分别进行第二增强滤波处理，获取增强后的高频小波系数I′h(w)和低频小波系数I′l(w)，进一步包括，采用同态滤波函数分别对高频小波系数Ih(w)和低频小波系数Il(w)进行处理，其中采用的同态滤波函数为：
Figure FDA0003034808150000025
Figure FDA0003034808150000026
式中，Ih(w)和Il(w)分别表示光照子图的第w个高频小波系数和低频小波系数，I′h(w)和I′l(w)分别表示增强后的高频小波系数和低频小波系数，μh和μl分别表示设定的促进因子和抑制因子，η表示锐化系数，E1表示设定的截止频率半径，E(Ih(w))表示Ih(w)中第w个高频小波系数和频率中心的距离，E(Il(w))表示Il(w)中第w个低频小波系数和频率中心的距离，δ表示设定的滤波调节因子；
5)根据反射子图阈值处理后的高频小波系数R′h(w)以及增强后的低频小波系数R′l(w)进行小波重构以及小波逆变换处理，并对小波逆变换处理后获取的子图进行指数变换处理，获取增强后的反射子图r′(x，y)；
根据光照子图增强后的高频小波系数I′h(w)和低频小波系数I′l(w)，进行小波重构以及小波逆变换处理，并对小波逆变换处理后获取的子图进行指数变换处理，获取增强后的光照子图i′(x，y)；
6)根据增强后的光照子图i′(x，y)和增强后的反射子图r′(x，y)进行重构，输出预处理后的人脸图像f′(x，y)，其中
f′(x，y)＝i′(x，y)·r′(x，y)
式中，f′(x，y)表示预处理后的人脸图像。
2.根据权利要求1所述的一种多功能健身管理终端，其特征在于，所述显示模块还包括多媒体播放单元，所述多媒体播放单元用于播放对应所述智能健身器材的教学视频或运动注意事项信息。
3.根据权利要求1所述的一种多功能健身管理终端，其特征在于，所述交互装置包括外壳，所述外壳上设置有触摸显示屏、通信接口和固定部件；所述通信接口用于与所述智能健身器材的传感器或控制终端连接，所述固定部件用于将所述交互装置固定在所述智能健身器材上。
4.根据权利要求1所述的一种多功能健身管理终端，其特征在于，所述登录模块包括读卡单元，所述读卡单元通过读取用户身份卡获取用户身份信息。
5.根据权利要求1所述的一种多功能健身管理终端，其特征在于，所述云服务器还包括健身数据管理模块，所述健身数据管理模块用于供用户登录后对其健身数据进行查阅或管理。
CN202010159372.4A 2020-03-09 2020-03-09 一种多功能健身管理终端 Active CN111265842B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010159372.4A CN111265842B (zh) 2020-03-09 2020-03-09 一种多功能健身管理终端

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010159372.4A CN111265842B (zh) 2020-03-09 2020-03-09 一种多功能健身管理终端

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111265842A CN111265842A (zh) 2020-06-12
CN111265842B true CN111265842B (zh) 2021-06-18

Family

ID=70992461

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010159372.4A Active CN111265842B (zh) 2020-03-09 2020-03-09 一种多功能健身管理终端

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111265842B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111790117A (zh) * 2020-07-27 2020-10-20 深圳市中新云创科技有限公司 一种云智能跑步机人机交互控制系统
CN112085416B (zh) * 2020-09-23 2021-10-01 中食安泓(广东)健康产业有限公司 一种基于云计算的个性化健身管理系统
CN113426080A (zh) * 2021-01-11 2021-09-24 吉首大学 一种舞蹈形体训练装置及方法
CN112884313A (zh) * 2021-02-05 2021-06-01 湖南嘿哈猫网络科技有限公司 一种有效计算用户在健身场馆消耗能量计算模型
CN113656462B (zh) * 2021-08-18 2022-05-17 北京奥康达体育产业股份有限公司 一种基于物联网的智慧体育公园数据分析系统
CN114642863A (zh) * 2022-03-16 2022-06-21 温州大学 一种用于幼儿园的户外体育游戏系统
CN114780939B (zh) * 2022-06-21 2022-09-13 北京奥康达体育产业股份有限公司 一种室外健身车登录控制系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NZ718566A (en) * 2010-11-19 2017-10-27 Isolynx Llc Associative object tracking systems and methods
CN103632132B (zh) * 2012-12-11 2017-02-15 广西科技大学 一种基于肤色分割和模板匹配的人脸检测与识别方法
US9724578B2 (en) * 2015-06-30 2017-08-08 Zepp Labs, Inc. Motion sensor in a sports instrument
CN108322132A (zh) * 2018-04-03 2018-07-24 夏擎华 一种健身康复器材中的伺服电机扭矩控制系统及控制方法
CN108898123A (zh) * 2018-07-09 2018-11-27 成都考拉悠然科技有限公司 一种基于特征分析的人脸识别方法
CN109902561A (zh) * 2019-01-16 2019-06-18 平安科技（深圳）有限公司 一种应用于机器人的人脸识别方法和装置、机器人

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于小波的同态滤波算法在ICT 图像增强中的应用;郑东梅等;《长春理工大学学报（自然科学版）》;20070930;第44-46页 *
基于小波的同态滤波算法处理太阳耀斑图像;王鹏雅等，;《科技资讯》;20190513;第206-208页 *
融合同态滤波和小波变换的图像去雾算法研究;董静薇;《哈尔滨理工大学学报》;20190228;第66-70页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111265842A (zh) 2020-06-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111265842B (zh) 一种多功能健身管理终端
CN105011911B (zh) 一种基于网络的中医健康咨询系统
CN110688957B (zh) 应用于人脸识别的活体检测方法、装置及存储介质
CN107977390B (zh) 绘本识别方法、装置、系统及电子设备
CN104123579A (zh) 院线影片放映效果评估及观影人数智能统计系统
CN106803909A (zh) 一种视频文件的生成方法及终端
US20210287472A1 (en) Attendance management system and method, and electronic device
CN113656462B (zh) 一种基于物联网的智慧体育公园数据分析系统
CN102271241A (zh) 一种基于面部表情/动作识别的图像通信方法及系统
Chen et al. Statistical and structural information backed full-reference quality measure of compressed sonar images
CN112148922A (zh) 会议记录方法、装置、数据处理设备及可读存储介质
CN111401100B (zh) 视频质量评估方法、装置、设备及存储介质
CN110446063A (zh) 视频封面的生成方法、装置及电子设备
CN107977391B (zh) 绘本识别方法、装置、系统及电子设备
CN110334605A (zh) 基于神经网络的手势识别方法、装置、存储介质及设备
CN110728188B (zh) 图像处理方法、装置、系统和存储介质
CN113947376A (zh) 基于多重生物特征的c/s打卡方法和装置
CN114387548A (zh) 视频及活体检测方法、系统、设备、存储介质及程序产品
CN109472230B (zh) 基于行人检测和互联网的运动员自动摄像推荐系统及方法
CN107977392B (zh) 绘本识别方法、装置、系统及电子设备
CN109145853A (zh) 用于识别噪音的方法和装置
CN106054682B (zh) 一种带有控制系统的家庭影院
CN107578000A (zh) 用于处理图像的方法及装置
CN109343481B (zh) 一种控制设备的方法与设备
CN110730330A (zh) 声音处理方法及相关产品

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant