CN113094679A - 一种基于5g网络的遥感试验观测处理设备 - Google Patents
一种基于5g网络的遥感试验观测处理设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，包括数据处理设备与设置在数据处理设备内的数据处理系统，数据处理设备包括设备主体与镶嵌在设备主体前端的显示屏，数据处理设备的前端外边靠近两侧的位置均设置有摄像头，数据处理设备的前端外表面靠近底端的位置设有密码仓，数据处理系统包括数据接收模块、数据处理模块、模型组建模块、预设数据库、模型比对模块、用户登录模块、身份验证模块、验证库、总控模块和数据提取模块，数据接收模块用于接收实时遥感试验采集到的实验影像信息；本发明能够采集更加准确的试验观测数据并且更好的保证数据安全，让该设备更加值得推广使用。
Description
技术领域
本发明涉及遥感试验观测技术领域，具体涉及一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备。
背景技术
遥感技术是一种探测技术，是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术，通过遥感技术，可查询到高分一号、高分二号、资源三号等国产高分辨率遥感影像，在使用遥感技术进行要管试验观测时需要使用到感试验观测处理设备。
现有的遥感试验观测处理设备，在进行遥感试验观测时获取到的数据参考教师较低，并且在使用时获取到的数据容易泄露，给遥感试验观测处理设备的使用带来了一定影响；
因此，提出一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备是很有必要的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的遥感试验观测处理设备，在进行遥感试验观测时获取到的数据参考教师较低，并且在使用时获取到的数据容易泄露，给遥感试验观测处理设备的使用带来了一定影响的问题。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：
本发明包括数据处理设备与设置在数据处理设备内的数据处理系统；
所述数据处理设备包括设备主体与镶嵌在设备主体前端的显示屏；
所述数据处理设备的前端外边靠近两侧的位置均设置有摄像头，所述数据处理设备的前端外表面靠近底端的位置设有密码仓；
所述数据处理系统包括数据接收模块、数据处理模块、模型组建模块、预设数据库、模型比对模块、用户登录模块、身份验证模块、验证库、总控模块和数据提取模块；
所述数据接收模块用于接收实时遥感试验采集到的实验影像信息，同时还接收摄像头采集的人脸影像信息与通过密码仓内的密码键盘输入的登录账号和密码；
所述数据处理模块对实时遥感试验采集到的实验影像信息、摄像头采集的人脸影像信息与通过密码仓内的密码键盘输入的登录账号和密码进行处理；
将实时遥感试验采集到的实验影像信息处理为实时对比影像信息，将人脸影像信息处理出实时人脸比对系数，将登录账号和登录密码处理为实时登录系数；
所述实时对比影像信息被发送到模型组建模块，所述模型组建模块对实时影像处理组建出实时影像模型信；
所述预设数据库中预存了预设的影像模型，所述模型比对模块用于对实时影像模型与预设的影像模型进行比对处理得出比对结果；
所述用户登录模块用于用户登录进行数据处理系统来查看遥感试验观测的比对结果；
所述验证库中储存了允许登录用户的预设人脸系数与身份验证系数；
所述身份验证模块对人脸系数和身份验证系数进行比对，比对通过后总控模块控制数据提取模块提取出对应数据。
优选的，所述模型组建模块进行模型组建的具体过程如下：
步骤一：提取出实时遥感试验中采集到的实验影像信息，进行特征点标记；
步骤二：将规范点标记出来，规范点为认为预设定点，规范点为x个，x≥5；
步骤三：将所有的规范点按照标记时间顺序进行连线处理得到实时组建线，组建线即为模型组建模块组建出的实时影像模型。
优选的，所述模型比对模块的进行模型比对的具体过程如下：
步骤一：提取出预设数据库中预存了预设的影像模型，再将模型组建模块组建出的实时影像模型提取出，将预设的影像模型标记为K预，将实时影像模型标记为K实；
步骤二：将实时影像模型K实与预设的影像模型K预进行相似度比对，得到其对比相似度K比；
步骤三：当对比相似度K比大于预设值时，生成的验证结果为遥感试验观测结果优秀，当对比相似度K比在预设值范围内时，生成的验证结果为遥感试验观测结果一般，当对比相似度K比销于预设值时，生成的验证结果为遥感试验观测结果较差；
当生成的验证结果为遥感试验观测结果优秀，即无需再次进行试验，将该数据进行记录，当生成的验证结果为遥感试验观测结果一般，再次进行试验，当再次实验结果扔为遥感试验观测结果一般时，即该数据不录入，当再次实验的结果为遥感试验观测结果优秀时，即将该数据进行记录，当生成的验证结果为遥感试验观测结果较差时，即不记录该次数据。
优选的，所述数据处理模块进行人脸系数的处理的过程如下：
步骤一：提取出两个摄像头采集到的实时人脸影像信息，从两个摄像头采集到的实时人脸影像信息采集到的清晰度最高的影像为基础影像；
步骤二：在基础影像信息中进行特征点标记，将获取到的特征点进行连线得到两个特征图形；
步骤三：计算出两个特征图形的面积，并通过公式获取出实时人脸系数。
优选的，所述特征点标记的具体过程如下：
步骤一：将两个外眼角分别标记为点A1和点A2，将点A1和点A2连线得到得到线段L1；
步骤二：测量出线段L1的长度，并将将线段L1的中点标记为点A3；
步骤三：将两个外嘴角分别标记为点A4和点A5，将点A4和点A5连线得到线段L2；
步骤四：测量出线段L2的长度，将线段L2的中点标记为点L6；
步骤五：将点A1和点A2分别与点L6连线得到第一特征图形P1，将点A4和点A5分别与点A3连线得到第二特征图形P2；
所述特征图形面积的具体计算过程如下：
步骤一：以点A6为端点做一条垂直线段L1的线段B1，并测量出线段B1的长度，通过公式B1*L1/2=P1面得到第一特征图形P1的面积P1面；
步骤二：以点A3为端点做一条垂直线段L2的线段B2，并测量出线段B2的长度，通过公式B2*L2/2=P2面得到第二特征图形P1的面积P2面；
所述实时人脸系数的具体处理过程如下：计算出第一特征图形P1的面积P1面与第二特征图形P1的面积P2面之间的比值得到面积比P比，P比即为实时人脸系数。
优选的，所述实时登录系数的具体处理过程如下：
步骤一：记录下用户输入登录账号的时长信息，将其标记为T1，在记录下用户输入密码的时长信息，将其标记为T2；
步骤二：计算出登录账号的时长信息T1与输入密码的时长信息T2之间的和得到时间和T和；
步骤三：计算出计算出登录账号的时长信息T1与输入密码的时长信息T2之间的差得到时间差T差；
步骤四：计算出时间和T和与时间差T差的绝对值之间的比值得到T比，T比即为实时登录系数。
优选的，所述身份验证模块进行身份验证的具体过程如下：
步骤一：提取出实时人脸系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设人脸系数；
步骤二：将实时人脸系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设人脸系数之间的差值小于预设值时即验证通过允许其输入账号密码进行登录；
步骤三：此时，提取出实时登录系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设身份系数，在用户输入的账号密码完全正确，且实时登录系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设身份系数之间的差值小于预设值时即验证通过。
本发明相比现有技术具有以下优点：
该基于数据采集的遥感试验观测处理设备，通过将采集到的遥感试验进行模型化处理，将其进行模型化处理，后进行比对，从而能够实现对遥感试验的更好的评估，让该设备评估出的参考价值更大，同时在使用该设备提取实验数据时，需要进行身份验证，验证后才能提取是实验数据的设置能够有效的提升实验数据打安全性，让该设备对数据的保护性效果更好，从而让该设备更加值得推广使用。
附图说明
图1是本发明的整体结构图；
图2是本发明的数据处理系统框图；
图中：1、设备主体；2、显示屏；3、密码仓；4、摄像头。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1-2所示，本实施例提供一种技术方案：
一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，包括数据处理设备与设置在数据处理设备内的数据处理系统；
数据处理设备包括设备主体1与镶嵌在设备主体1前端的显示屏2；
数据处理设备的前端外边靠近两侧的位置均设置有摄像头4，数据处理设备的前端外表面靠近底端的位置设有密码仓3；
数据处理系统包括数据接收模块、数据处理模块、模型组建模块、预设数据库、模型比对模块、用户登录模块、身份验证模块、验证库、总控模块和数据提取模块；
数据接收模块用于接收实时遥感试验采集到的实验影像信息，同时还接收摄像头4采集的人脸影像信息与通过密码仓3内的密码键盘输入的登录账号和密码；
数据处理模块对实时遥感试验采集到的实验影像信息、摄像头4采集的人脸影像信息与通过密码仓3内的密码键盘输入的登录账号和密码进行处理；
将实时遥感试验采集到的实验影像信息处理为实时对比影像信息，将人脸影像信息处理出实时人脸比对系数，将登录账号和登录密码处理为实时登录系数；
实时对比影像信息被发送到模型组建模块，模型组建模块对实时影像处理组建出实时影像模型信；
预设数据库中预存了预设的影像模型，模型比对模块用于对实时影像模型与预设的影像模型进行比对处理得出比对结果；
用户登录模块用于用户登录进行数据处理系统来查看遥感试验观测的比对结果；
验证库中储存了允许登录用户的预设人脸系数与身份验证系数；
身份验证模块对人脸系数和身份验证系数进行比对，比对通过后总控模块控制数据提取模块提取出对应数据。
模型组建模块进行模型组建的具体过程如下：
步骤一：提取出实时遥感试验中采集到的实验影像信息，进行特征点标记；
步骤二：将规范点标记出来，规范点为认为预设定点，规范点为x个，x≥5；
步骤三：将所有的规范点按照标记时间顺序进行连线处理得到实时组建线，组建线即为模型组建模块组建出的实时影像模型。
模型比对模块的进行模型比对的具体过程如下：
步骤一：提取出预设数据库中预存了预设的影像模型，再将模型组建模块组建出的实时影像模型提取出，将预设的影像模型标记为K预，将实时影像模型标记为K实；
步骤二：将实时影像模型K实与预设的影像模型K预进行相似度比对，得到其对比相似度K比；
步骤三：当对比相似度K比大于预设值时，生成的验证结果为遥感试验观测结果优秀，当对比相似度K比在预设值范围内时，生成的验证结果为遥感试验观测结果一般，当对比相似度K比销于预设值时，生成的验证结果为遥感试验观测结果较差；
当生成的验证结果为遥感试验观测结果优秀，即无需再次进行试验，将该数据进行记录，当生成的验证结果为遥感试验观测结果一般，再次进行试验，当再次实验结果扔为遥感试验观测结果一般时，即该数据不录入，当再次实验的结果为遥感试验观测结果优秀时，即将该数据进行记录，当生成的验证结果为遥感试验观测结果较差时，即不记录该次数据。
数据处理模块进行人脸系数的处理的过程如下：
步骤一：提取出两个摄像头4采集到的实时人脸影像信息，从两个摄像头4采集到的实时人脸影像信息采集到的清晰度最高的影像为基础影像；
步骤二：在基础影像信息中进行特征点标记，将获取到的特征点进行连线得到两个特征图形；
步骤三：计算出两个特征图形的面积，并通过公式获取出实时人脸系数。
特征点标记的具体过程如下：
步骤一：将两个外眼角分别标记为点A1和点A2，将点A1和点A2连线得到得到线段L1；
步骤二：测量出线段L1的长度，并将将线段L1的中点标记为点A3；
步骤三：将两个外嘴角分别标记为点A4和点A5，将点A4和点A5连线得到线段L2；
步骤四：测量出线段L2的长度，将线段L2的中点标记为点L6；
步骤五：将点A1和点A2分别与点L6连线得到第一特征图形P1，将点A4和点A5分别与点A3连线得到第二特征图形P2；
特征图形面积的具体计算过程如下：
步骤一：以点A6为端点做一条垂直线段L1的线段B1，并测量出线段B1的长度，通过公式B1*L1/2=P1面得到第一特征图形P1的面积P1面；
步骤二：以点A3为端点做一条垂直线段L2的线段B2，并测量出线段B2的长度，通过公式B2*L2/2=P2面得到第二特征图形P1的面积P2面；
实时人脸系数的具体处理过程如下：计算出第一特征图形P1的面积P1面与第二特征图形P1的面积P2面之间的比值得到面积比P比，P比即为实时人脸系数。
实时登录系数的具体处理过程如下：
步骤一：记录下用户输入登录账号的时长信息，将其标记为T1，在记录下用户输入密码的时长信息，将其标记为T2；
步骤二：计算出登录账号的时长信息T1与输入密码的时长信息T2之间的和得到时间和T和；
步骤三：计算出计算出登录账号的时长信息T1与输入密码的时长信息T2之间的差得到时间差T差；
步骤四：计算出时间和T和与时间差T差的绝对值之间的比值得到T比，T比即为实时登录系数。
身份验证模块进行身份验证的具体过程如下：
步骤一：提取出实时人脸系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设人脸系数；
步骤二：将实时人脸系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设人脸系数之间的差值小于预设值时即验证通过允许其输入账号密码进行登录；
步骤三：此时，提取出实时登录系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设身份系数，在用户输入的账号密码完全正确，且实时登录系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设身份系数之间的差值小于预设值时即验证通过；
通过上述的过程能够更好采集更加有效准确的数据进行身份验证，提升设备的安全性。
本发明在使用时，设备自设备主体1上的显示屏2用来显示试验观测数据，摄像头4用来采集数据调取人的人脸信息，数据调取人通过密码仓3输入账号和密码，数据接收模块用于接收实时遥感试验采集到的实验影像信息，同时还接收摄像头4采集的人脸影像信息与通过密码仓3内的密码键盘输入的登录账号和密码，数据处理模块对实时遥感试验采集到的实验影像信息、摄像头4采集的人脸影像信息与通过密码仓3内的密码键盘输入的登录账号和密码进行处理，将实时遥感试验采集到的实验影像信息处理为实时对比影像信息，将人脸影像信息处理出实时人脸比对系数，将登录账号和登录密码处理为实时登录系数，实时对比影像信息被发送到模型组建模块，模型组建模块对实时影像处理组建出实时影像模型信，预设数据库中预存了预设的影像模型，模型比对模块用于对实时影像模型与预设的影像模型进行比对处理得出比对结果，用户登录模块用于用户登录进行数据处理系统来查看遥感试验观测的比对结果，验证库中储存了允许登录用户的预设人脸系数与身份验证系数，身份验证模块对人脸系数和身份验证系数进行比对，比对通过后总控模块控制数据提取模块提取出对应数据，将采集到的遥感试验进行模型化处理，将其进行模型化处理，后进行比对，从而能够实现对遥感试验的更好的评估，让该设备评估出的参考价值更大，同时在使用该设备提取实验数据时，需要进行身份验证，验证后才能提取是实验数据的设置能够有效的提升实验数据打安全性，让该设备对数据的保护性效果更好，从而让该设备更加值得推广使用。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (7)
1.一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，其特征在于，包括数据处理设备与设置在数据处理设备内的数据处理系统；
所述数据处理设备包括设备主体（1）与镶嵌在设备主体（1）前端的显示屏（2）；
所述数据处理设备的前端外边靠近两侧的位置均设置有摄像头（4），所述数据处理设备的前端外表面靠近底端的位置设有密码仓（3）；
所述数据处理系统包括数据接收模块、数据处理模块、模型组建模块、预设数据库、模型比对模块、用户登录模块、身份验证模块、验证库、总控模块和数据提取模块；
所述数据接收模块用于接收实时遥感试验采集到的实验影像信息，同时还接收摄像头（4）采集的人脸影像信息与通过密码仓（3）内的密码键盘输入的登录账号和密码；
所述数据处理模块对实时遥感试验采集到的实验影像信息、摄像头（4）采集的人脸影像信息与通过密码仓（3）内的密码键盘输入的登录账号和密码进行处理；
将实时遥感试验采集到的实验影像信息处理为实时对比影像信息，将人脸影像信息处理出实时人脸比对系数，将登录账号和登录密码处理为实时登录系数；
所述实时对比影像信息被发送到模型组建模块，所述模型组建模块对实时影像处理组建出实时影像模型信；
所述预设数据库中预存了预设的影像模型，所述模型比对模块用于对实时影像模型与预设的影像模型进行比对处理得出比对结果；
所述用户登录模块用于用户登录进行数据处理系统来查看遥感试验观测的比对结果；
所述验证库中储存了允许登录用户的预设人脸系数与身份验证系数；
所述身份验证模块对人脸系数和身份验证系数进行比对，比对通过后总控模块控制数据提取模块提取出对应数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，其特征在于：所述模型组建模块进行模型组建的具体过程如下：
步骤一：提取出实时遥感试验中采集到的实验影像信息，进行特征点标记；
步骤二：将规范点标记出来，规范点为认为预设定点，规范点为x个，x≥5；
步骤三：将所有的规范点按照标记时间顺序进行连线处理得到实时组建线，组建线即为模型组建模块组建出的实时影像模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，其特征在于：所述模型比对模块的进行模型比对的具体过程如下：
步骤一：提取出预设数据库中预存了预设的影像模型，再将模型组建模块组建出的实时影像模型提取出，将预设的影像模型标记为K预，将实时影像模型标记为K实；
步骤二：将实时影像模型K实与预设的影像模型K预进行相似度比对，得到其对比相似度K比；
步骤三：当对比相似度K比大于预设值时，生成的验证结果为遥感试验观测结果优秀，当对比相似度K比在预设值范围内时，生成的验证结果为遥感试验观测结果一般，当对比相似度K比销于预设值时，生成的验证结果为遥感试验观测结果较差；
当生成的验证结果为遥感试验观测结果优秀，即无需再次进行试验，将该数据进行记录，当生成的验证结果为遥感试验观测结果一般，再次进行试验，当再次实验结果扔为遥感试验观测结果一般时，即该数据不录入，当再次实验的结果为遥感试验观测结果优秀时，即将该数据进行记录，当生成的验证结果为遥感试验观测结果较差时，即不记录该次数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，其特征在于：所述数据处理模块进行人脸系数的处理的过程如下：
步骤一：提取出两个摄像头（4）采集到的实时人脸影像信息，从两个摄像头（4）采集到的实时人脸影像信息采集到的清晰度最高的影像为基础影像；
步骤二：在基础影像信息中进行特征点标记，将获取到的特征点进行连线得到两个特征图形；
步骤三：计算出两个特征图形的面积，并通过公式获取出实时人脸系数。
5.根据权利要求4所述的一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，其特征在于：所述特征点标记的具体过程如下：
步骤一：将两个外眼角分别标记为点A1和点A2，将点A1和点A2连线得到得到线段L1；
步骤二：测量出线段L1的长度，并将将线段L1的中点标记为点A3；
步骤三：将两个外嘴角分别标记为点A4和点A5，将点A4和点A5连线得到线段L2；
步骤四：测量出线段L2的长度，将线段L2的中点标记为点L6；
步骤五：将点A1和点A2分别与点L6连线得到第一特征图形P1，将点A4和点A5分别与点A3连线得到第二特征图形P2；
所述特征图形面积的具体计算过程如下：
步骤一：以点A6为端点做一条垂直线段L1的线段B1，并测量出线段B1的长度，通过公式B1*L1/2=P1面得到第一特征图形P1的面积P1面；
步骤二：以点A3为端点做一条垂直线段L2的线段B2，并测量出线段B2的长度，通过公式B2*L2/2=P2面得到第二特征图形P1的面积P2面；
所述实时人脸系数的具体处理过程如下：计算出第一特征图形P1的面积P1面与第二特征图形P1的面积P2面之间的比值得到面积比P比，P比即为实时人脸系数。
6.根据权利要求1所述的一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，其特征在于：所述实时登录系数的具体处理过程如下：
步骤一：记录下用户输入登录账号的时长信息，将其标记为T1，在记录下用户输入密码的时长信息，将其标记为T2；
步骤二：计算出登录账号的时长信息T1与输入密码的时长信息T2之间的和得到时间和T和；
步骤三：计算出计算出登录账号的时长信息T1与输入密码的时长信息T2之间的差得到时间差T差；
步骤四：计算出时间和T和与时间差T差的绝对值之间的比值得到T比，T比即为实时登录系数。
7.根据权利要求1所述的一种基于5G网络的遥感试验观测处理设备，其特征在于：所述身份验证模块进行身份验证的具体过程如下：
步骤一：提取出实时人脸系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设人脸系数；
步骤二：将实时人脸系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设人脸系数之间的差值小于预设值时即验证通过允许其输入账号密码进行登录；
步骤三：此时，提取出实时登录系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设身份系数，在用户输入的账号密码完全正确，且实时登录系数与预存在验证库中的允许登录用户的预设身份系数之间的差值小于预设值时即验证通过。
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