[发明专利]体形弯曲度大数据计算方法

摘要

本发明涉及一种体形弯曲度大数据计算方法，该方法包括运行体形弯曲度大数据计算平台来计算体形弯曲度大数据，所述平台包括：作用力测量设备，设置在拉杆箱的把手上，用于检测当前作用在拉杆箱的把手上的作用力，以作为当前作用力输出；作用力报警设备，用于在所述当前作用力小于把手受力极限的差值达到预设差值阈值时，发出把手断裂预警信号；体形采集设备，设置在拉杆箱的侧面，用于面对拉杆箱的持有人进行体形拍摄，以获得并输出持有人体形图像；大数据计算节点，通过网络与数据汇并设备连接，设置在拉杆箱的顶部，用于接收数据汇并图像，对所述数据汇并图像中的人体体形进行提取，以获得对应的体形图案，确定所述体形图案的当前弯曲度。

主权项

1.一种体形弯曲度大数据计算方法，该方法包括运行一种体形弯曲度大数据计算平台来计算体形弯曲度大数据，其特征在于，所述体形弯曲度大数据计算平台包括：/n作用力测量设备，设置在拉杆箱的把手上，用于检测当前作用在拉杆箱的把手上的作用力，以作为当前作用力输出；/n作用力报警设备，与所述作用力测量设备连接，用于接收所述当前作用力，并在所述当前作用力小于把手受力极限的差值达到预设差值阈值时，发出把手断裂预警信号；/n体形采集设备，设置在拉杆箱的侧面，用于面对拉杆箱的持有人进行体形拍摄，以获得并输出持有人体形图像；/n旋转处理设备，与所述体形采集设备连接，用于接收所述持有人体形图像，获取所述持有人体形图像中各个对象的放置角度，并基于预设角度阈值对所述持有人体形图像中的每一个对象进行放置角度的纠正，以使得所述持有人体形图像中的每一个对象的放置角度与所述预设角度阈值的偏差小于预设角度阈值，其中，所述旋转处理设备输出旋转处理图像；/n变步长自适应滤波设备，与所述旋转处理设备连接，用于接收所述旋转处理图像，用于对所述旋转处理图像执行变步长自适应滤波处理，以获得对应的自适应滤波图像；/n边缘点测量设备，与所述变步长自适应滤波设备连接，用于接收所述自适应滤波图像，对所述自适应滤波图像中的每一个像素点进行是否为边缘像素点的检测动作，并输出所述自适应滤波图像的全部像素点数量和所述自适应滤波图像的全部边缘像素点数量；/n倍数识别设备，与所述边缘点测量设备连接，用于接收所述自适应滤波图像的全部像素点数量和所述自适应滤波图像的全部边缘像素点数量，将所述自适应滤波图像的全部像素点数量除以所述自适应滤波图像的全部边缘像素点数量以获得边缘参考倍数；/n模式选择设备，与所述倍数识别设备连接，用于接收所述边缘参考倍数，并在所述边缘参考倍数超过限量时，发出第一滤波切换信号，以及在所述边缘参考倍数未超过限量时，发出第二滤波切换信号；/n第一小波滤波设备，分别与所述模式选择设备和所述边缘点测量设备连接，用于在接收到所述第二滤波切换信号时，从省电状态进入工作状态，并在所述工作状态下执行以下操作：对所述自适应滤波图像执行小波域的WIENER滤波处理，以获得相应的滤波图像以作为第一滤波图像输出；/n第二小波滤波设备，分别与所述模式选择设备和所述边缘点测量设备连接，用于在接收到所述第一滤波切换信号时，从省电状态进入工作状态，并在所述工作状态下执行以下操作：对所述自适应滤波图像进行小波分割以获得第一层到第P层的各个高频系数以及获得第P层的各个低频系数，将数值低于预设阈值的高频系数设置为零，数值不低于预设阈值的高频系数设置为其原值的三分之一，并基于第P层的各个低频系数和处理后的第一层到第P层的各个高频系数进行图像的重新构建，以获得所述自适应滤波图像对应的滤波图像以作为第二滤波图像输出；/n数据汇并设备，分别与所述第一小波滤波设备和所述第二小波滤波设备连接，用于将所述第一滤波图像或所述第二滤波图像作为数据汇并图像，并输出所述数据汇并图像；/n大数据计算节点，通过网络与所述数据汇并设备连接，设置在拉杆箱的顶部，用于接收所述数据汇并图像，对所述数据汇并图像中的人体体形进行提取，以获得对应的体形图案，确定所述体形图案的当前弯曲度，以作为当前体形弯曲度输出；/n助力启动设备，设置在拉杆箱的顶部，与所述大数据计算节点连接，用于接收所述当前体形弯曲度，并在所述当前体形弯曲度超限时，向助力电机发送助力启动控制指令；/n其中，所述助力启动设备还用于在所述当前体形弯曲度未超限时，向助力电机发送助力关闭控制指令。/n