本发明涉及安全防护领域，尤其涉及一种针对性设备加固机构。
背景技术：
安全防护，即安防，所谓安全，就是没有危险、不受侵害、不出事故；所谓防护，就是防备、戒备，而防备是指作好准备以应付攻击或避免受害，戒备是指防备和保护。
综合上述解释，可以给安全防护下如下定义：做好准备和保护，以应付攻击或者避免受害，从而使被保护对象处于没有危险、不受侵害、不出现事故的安全状态。显而易见，安全是目的，防护是手段，通过防范的手段达到或实现安全的目的，就是安全防护的基本内涵。
技术实现要素：
本发明需要具备以下几处重要的发明点：
(1)对图像中的目标区域和非目标区域分别执行不同策略的插值处理机制，从而在避免对整体图像执行过于复杂的多重插值处理的基础上，提升了图像插值处理的自适应能力；
(2)引入数量解析设备，用于将针对性处理图像与基准行李箱图案进行匹配，以获得其中最大面积的行李箱目标所占据的行李箱子图像，基于所述行李箱子图像占据所述曲线调节图像的百分比确定与所述百分比成正比的参考杆体数量，从而实现对火车车厢内的行李架的针对性防护。
根据本发明的一方面，提供了一种针对性设备加固机构，所述机构包括：
多个加固杆，每一个加固杆设置在火车车厢内的行李架的下方，在默认状态下收缩在火车车厢的壳体内，在展开状态下伸展到火车车厢内的行李架的下方以对火车车厢内的行李架进行加固，其中，火车车厢内包括多个行李架；
伸缩驱动电机，设置在火车车厢的壳体内，与所述多个加固杆连接，用于在接收到参考杆体数量时，随机从所述多个加固杆内选择与参考杆体数量一致数量的加固杆以从默认状态切换到展开状态；
针孔摄像机，设置在火车车厢内的行李架的下方，用于对其正下方的行李架执行针孔摄像动作，以获得并输出相应针孔采集图像；
内容分割设备，与所述针孔摄像机连接，用于接收所述针孔采集图像，基于行李架图像特征从所述针孔采集图像中搜索出相应的行李架子图像，并将所述针孔采集图像中除了所述行李架子图像之外的图像作为剩余子图像；
径向基函数插值设备，与所述内容分割设备连接，用于对所述行李架子图像执行径向基函数插值处理，以获得第一子图像，还用于对所述剩余子图像执行径向基函数插值处理，以获得第二子图像；
多元回归插值设备，分别与所述内容分割设备和所述径向基函数插值设备连接，用于接收所述第一子图像，并对所述第一子图像执行多元回归插值处理，以获得第三子图像；
信号合并设备，分别与所述径向基函数插值设备和所述多元回归插值设备连接，用于分别对所述第二子图像和所述第三子图像执行归一化处理操作，以分别获得第四子图像和第五子图像，并将所述第四子图像和所述第五子图像合并以获得整合处理图像。
本发明的针对性设备加固机构安全可靠，应用广泛。由于根据火车车厢内的行李架上的最大面积行李箱的面积选择不同数量的加固杆对行李架进行保护，从而提升了行李架的安全性
具体实施方式
下面将对本发明的针对性设备加固机构的实施方案进行详细说明。
旅客列车车厢有硬座车、软座车、卧铺车、餐车等。硬座车中间有过道，两侧有2人和3人座椅，靠窗有茶几，每节车厢有两个门，有厕所和洗漱室。座椅上方有放随身行李物品的行李架。车厢内有照明和空调设备。硬卧车的卧铺是供长途旅客夜间卧睡的。车厢内一用横隔板分成十几个客室，每个客室内的上、中、下铺相对排列；车厢另一侧有通道，靠窗设供人坐的座椅及茶几。卧铺车根据不同季节，提供简单的铺盖卧具。
车厢几乎都在交通工具上，火车有车厢，有的汽车也有。火车车厢是一节一节的，所以火车是由一节节车厢连起来的。
现有技术中，火车上为了增加旅客的使用空间，减少行李箱占据的空间，在火车车厢上方都设置有成排的行李架，以方便旅客放置行李。然而，现有技术中的行李架都是固定尺寸，无法适应各种不同面积的行李箱的需求，容易造成安全隐患。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种针对性设备加固机构，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针对性设备加固机构包括：
多个加固杆，每一个加固杆设置在火车车厢内的行李架的下方，在默认状态下收缩在火车车厢的壳体内，在展开状态下伸展到火车车厢内的行李架的下方以对火车车厢内的行李架进行加固，其中，火车车厢内包括多个行李架；
伸缩驱动电机，设置在火车车厢的壳体内，与所述多个加固杆连接，用于在接收到参考杆体数量时，随机从所述多个加固杆内选择与参考杆体数量一致数量的加固杆以从默认状态切换到展开状态；
针孔摄像机，设置在火车车厢内的行李架的下方，用于对其正下方的行李架执行针孔摄像动作，以获得并输出相应针孔采集图像；
内容分割设备，与所述针孔摄像机连接，用于接收所述针孔采集图像，基于行李架图像特征从所述针孔采集图像中搜索出相应的行李架子图像，并将所述针孔采集图像中除了所述行李架子图像之外的图像作为剩余子图像；
径向基函数插值设备，与所述内容分割设备连接，用于对所述行李架子图像执行径向基函数插值处理，以获得第一子图像，还用于对所述剩余子图像执行径向基函数插值处理，以获得第二子图像；
多元回归插值设备，分别与所述内容分割设备和所述径向基函数插值设备连接，用于接收所述第一子图像，并对所述第一子图像执行多元回归插值处理，以获得第三子图像；
信号合并设备，分别与所述径向基函数插值设备和所述多元回归插值设备连接，用于分别对所述第二子图像和所述第三子图像执行归一化处理操作，以分别获得第四子图像和第五子图像，并将所述第四子图像和所述第五子图像合并以获得整合处理图像；
曲线处理设备，与所述信号合并设备连接，用于接收所述整合处理图像，并在所述整合处理图像中曲线最大弧度超限时，对所述整合处理图像执行曲线修改以降低所述整合处理图像中曲线的弧度，获得曲线调节图像；
数量解析设备，分别与所述伸缩驱动电机和所述曲线处理设备连接，用于将所述曲线调节图像与基准行李箱图案进行匹配，以获得其中最大面积的行李箱目标所占据的行李箱子图像；
其中，所述数量解析设备还用于基于所述行李箱子图像占据所述曲线调节图像的百分比确定与所述百分比成正比的参考杆体数量。
接着，继续对本发明的针对性设备加固机构的具体结构进行进一步的说明。
所述针对性设备加固机构中还可以包括：
频域分析设备，与所述针孔摄像机连接，用于接收所述针孔采集图像，将频域分成若干个均匀的频段；
其中，所述频域分析设备还用于对所述针孔采集图像进行频域分析，以确定所述针孔采集图像占据的位于高频范围内的一个或多个频段；
其中，所述频域分析设备还用于将所述一个或多个频段作为一个或多个已检测频段输出。
所述针对性设备加固机构中还可以包括：
细节检测设备，与所述频域分析设备连接，用于接收所述针孔采集图像和所述一个或多个已检测频段；
其中，所述细节检测设备还用于从所述针孔采集图像中滤除所述一个或多个已检测频段的相应信号以获得并输出剩余轮廓图像，还用于将从所述针孔采集图像中剥离所述剩余轮廓图像后的图像作为细节检测图像输出。
所述针对性设备加固机构中还可以包括：
自适应强化设备，与所述细节检测设备连接，用于接收所述针孔采集图像、所述剩余轮廓图像和所述细节检测图像；
其中，所述自适应强化设备还用于测量所述针孔采集图像的信噪比，并基于所述信噪比大小对所述细节检测图像执行不同力度的边缘增强处理，以获得对应的边缘处理图像。
所述针对性设备加固机构中还可以包括：
频域合并设备，分别与所述内容分割设备和所述自适应强化设备连接；
其中，所述频域合并设备用于将所述边缘处理图像与所述剩余轮廓图像进行频域合并处理，以获得对应的频域合并图像；
其中，所述频域合并设备还用于将所述频域合并图像替换所述针孔采集图像发送给所述内容分割设备。
所述针对性设备加固机构中：
在所述自适应强化设备中，基于所述信噪比大小对所述细节检测图像执行不同力度的边缘增强处理包括：所述信噪比越小，对所述细节检测图像执行的边缘增强处理的力度越大。
所述针对性设备加固机构中：
所述径向基函数插值设备还用于在检测到所述行李架子图像的清晰度超限时，直接将所述行李架子图像作为第一子图像发送给所述多元回归插值设备。
所述针对性设备加固机构中：
所述径向基函数插值设备还用于在检测到所述剩余子图像的清晰度超限时，直接将所述剩余子图像作为第二子图像发送给所述多元回归插值设备。
所述针对性设备加固机构中：
所述径向基函数插值设备和所述多元回归插值设备分别采用不同型号的gpu芯片来实现。
另外，gpu在几个主要方面有别于dsp(digitalsignalprocessing，简称dsp，数字信号处理)架构。其所有计算均使用浮点算法，而且此刻还没有位或整数运算指令。此外，由于gpu专为图像处理设计，因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号(从中读取图像)和二维地址(图像中的x、y坐标)。此外，没有任何间接写指令。输出写地址由光栅处理器确定，而且不能由程序改变。这对于自然分布在存储器之中的算法而言是极大的挑战。最后一点，不同碎片的处理过程间不允许通信。实际上，碎片处理器是一个simd数据并行执行单元，在所有碎片中独立执行代码。
尽管有上述约束，但是gpu还是可以有效地执行多种运算，从线性代数和信号处理到数值仿真。虽然概念简单，但新用户在使用gpu计算时还是会感到迷惑，因为gpu需要专有的图形知识。这种情况下，一些软件工具可以提供帮助。两种高级描影语言cg和hlsl能够让用户编写类似c的代码，随后编译成碎片程序汇编语言。brook是专为gpu计算设计，且不需要图形知识的高级语言。因此对第一次使用gpu进行开发的工作人员而言，它可以算是一个很好的起点。brook是c语言的延伸，整合了可以直接映射到gpu的简单数据并行编程构造。经gpu存储和操作的数据被形象地比喻成“流”(stream)，类似于标准c中的数组。核心(kernel)是在流上操作的函数。在一系列输入流上调用一个核心函数意味着在流元素上实施了隐含的循环，即对每一个流元素调用核心体。brook还提供了约简机制，例如对一个流中所有的元素进行和、最大值或乘积计算。brook还完全隐藏了图形api的所有细节，并把gpu中类似二维存储器系统这样许多用户不熟悉的部分进行了虚拟化处理。用brook编写的应用程序包括线性代数子程序、快速傅立叶转换、光线追踪和图像处理。利用ati的x800xt和nvidia的geforce6800ultra型gpu，在相同高速缓存、sse汇编优化pentium4执行条件下，许多此类应用的速度提升高达7倍之多。
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。
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。
虽然本发明已以实施例揭示如上，但其并非用以限定本发明，任何所属技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，应当可以做出适当的改动和同等替换。因此本发明的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。