座椅温度云计算测量系统的制作方法

本发明涉及云计算领域，尤其涉及一种座椅温度云计算测量系统。

背景技术：

云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。但是云计算服务当前垄断在私人机构(企业)手中，而他们仅仅能够提供商业信用。对于政府机构、商业机构(特别像银行这样持有敏感数据的商业机构)对于选择云计算服务应保持足够的警惕。一旦商业用户大规模使用私人机构提供的云计算服务，无论其技术优势有多强，都不可避免地让这些私人机构以“数据(信息)”的重要性挟制整个社会。对于信息社会而言，“信息”是至关重要的。另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。所有这些潜在的危险，是商业机构和政府机构选择云计算服务、特别是国外机构提供的云计算服务时，不得不考虑的一个重要的前提。

技术实现要素：

为了解决现场数据测量效果不佳的技术问题，本发明提供了一种座椅温度云计算测量系统，基于云计算测量过山车座椅的即时温度，提高现场温度测量的有效性，对过山车中的各个人体进行年龄检测和后续均值处理，以获得人体年龄均值，并基于所述人体年龄均值确定对应的音乐风格以进行相应音乐内容的播放，尽可能满足现场最广泛人群的音乐需求；还采用尺寸与所述高清图像的信噪比成正比的遍历窗口对待处理图像进行颗粒分析，以获得其中的颗粒低通图案和非颗粒低通图案，并对颗粒低通图案和非颗粒低通图案进行不同的分化处理，以获得滤波效果更清晰的滤波后图像。

根据本发明的一方面，提供了一种座椅温度云计算测量系统，所述系统包括：

速度测量设备，设置在过山车的车体上，用于测量所述过山车的车体当前的运行速度，并在测量到的速度超过预设速度阈值时，发出超速控制指令；温度测量设备阵列，包括多个温度测量设备，每一个温度测量设备设置在过山车的车体一个座椅上，用于基于云计算测量对应座椅的即时温度；温度分析设备，分别与所述多个温度测量设备连接，用于接收多个座椅的即时温度，对所述多个座椅的即时温度进行平均化处理，以获得对应的平均温度，并在所述平均温度超限时，发出温度过高信号；车体控制电机，与所述过山车的车体连接，用于对所述过山车的车体进行控制；图像捕获设备，设置在所述过山车的车体的顶部，用于面向所述过山车的车体内部场景进行图像捕获，以获得对应的车体场景图像，并输出所述车体场景图像；图像遍历设备，与所述图像捕获设备连接，用于接收所述车体场景图像，采用平滑窗口按照从左到右、从上到下的顺序对所述车体场景图像进行无重叠式遍历，以获得对应的各个遍历窗口，并输出所述各个遍历窗口；颗粒采集设备，与所述图像遍历设备连接，用于接收所述各个遍历窗口，对所述各个遍历窗口进行以下颗粒确认动作：获取每一个遍历窗口中的各个像素点的各个亮度值的均值以作为窗口均值，将所述窗口均值与所述车体场景图像的整体亮度进行偏离度分析，当偏离度超限时，确认所述遍历窗口为颗粒分块；图像划分设备，与所述颗粒采集设备连接，用于基于所述颗粒采集设备输出的各个颗粒分块组成所述车体场景图像中的颗粒图案，将所述车体场景图像剥离所述颗粒图案后的图像作为非颗粒图案；分化处理设备，与所述图像划分设备连接，用于接收所述颗粒图案和所述非颗粒图案，采用预设频率阈值作为截止频率对所述颗粒图案执行低通滤波处理以获得颗粒低通图案，还用于采用预设频率阈值的二分之一作为截止频率对所述非颗粒图案执行低通滤波处理以获得非颗粒低通图案，输出所述颗粒低通图案和所述非颗粒低通图案；数据拟合设备，与所述分化处理设备连接，用于接收所述颗粒低通图案和所述非颗粒低通图案，并将所述颗粒低通图案和所述非颗粒低通图案进行拟合以获得所述车体场景图像对应的拟合图像；年龄检测设备，与所述数据拟合设备连接，用于接收所述拟合图像，获取所述拟合图像中的每一个像素点的红色通道值，将红色通道值落在人体红色通道上限值和人体红色通道下限值之间的像素点确定为人体区域，获取所述拟合图像中的多个人体区域，分别确定每一个人体区域对应的年龄，对所述拟合图像中的多个人体区域分别对应的多个年龄进行求均值计算，以获得对应的均值并作为人体年龄均值输出；风格切换设备，与所述年龄检测设备连接，用于接收所述人体年龄均值，并基于所述人体年龄均值确定对应的音乐风格，并输出所述对应的音乐风格；音乐播放设备，与所述风格切换设备连接，用于接收所述对应的音乐风格，并播放与所述对应的音乐风格相应的音乐内容。

更具体地，在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述分化处理设备中，采用预设频率阈值作为截止频率对所述颗粒图案执行低通滤波处理以获得颗粒低通图案包括：将所述颗粒图案中截止频率以上的频率成分去除后获得的图像作为所述颗粒低通图案并输出所述颗粒低通图案。

更具体地，在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述分化处理设备中，采用预设频率阈值的二分之一作为截止频率对所述非颗粒图案执行低通滤波处理以获得非颗粒低通图案包括：将所述非颗粒图案中截止频率以上的频率成分去除后获得的图像作为所述颗粒非低通图案并输出所述颗粒非低通图案。

更具体地，在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述图像遍历设备中，所述遍历窗口为正方形窗口，所述正方形窗口的边长与所述车体场景图像的信噪比成正比。

更具体地，在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述颗粒采集设备中，所述车体场景图像的整体亮度的获取模式如下：获取所述车体场景图像的各个像素点的各个亮度值，对所述车体场景图像的各个像素点的各个亮度值求均值以获得所述车体场景图像的整体亮度。

更具体地，在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述颗粒采集设备中，所述车体场景图像的整体亮度的获取模式如下：获取所述车体场景图像的各个像素点的各个亮度值，对所述车体场景图像的各个像素点的各个亮度值求均值以获得所述车体场景图像的整体亮度。

更具体地，在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述颗粒采集设备中，所述车体场景图像的整体亮度的获取模式如下：获取所述车体场景图像的各个像素点的各个亮度值，对所述车体场景图像的各个像素点的各个亮度值求均值以获得所述车体场景图像的整体亮度。

更具体地，在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述温度分析设备中，还用于在所述平均温度未超限时，发出温度正常信号。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为根据本发明实施方案示出的座椅温度云计算测量系统所应用过山车环境的场景结构图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的座椅温度云计算测量系统的实施方案进行详细说明。

云计算主要经历了四个阶段才发展到现在这样比较成熟的水平，这四个阶段依次是电厂模式、效用计算、网格计算和云计算。

电厂模式阶段：电厂模式就好比是利用电厂的规模效应，来降低电力的价格，并让用户使用起来更方便，且无需维护和购买任何发电设备。

效用计算阶段：在1960年左右，当时计算设备的价格是非常高昂的，远非普通企业、学校和机构所能承受，所以很多人产生了共享计算资源的想法。1961年，人工智能之父麦肯锡在一次会议上提出了“效用计算”这个概念，其核心借鉴了电厂模式，具体目标是整合分散在各地的服务器、存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让用户能够像把灯泡插入灯座一样来使用计算机资源，并且根据其所使用的量来付费。但由于当时整个it产业还处于发展初期，很多强大的技术还未诞生，比如互联网等，所以虽然这个想法一直为人称道，但是总体而言“叫好不叫座”。

网格计算阶段：网格计算研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多低性能的计算机来处理，最后把这些计算结果综合起来攻克大问题。可惜的是，由于网格计算在商业模式、技术和安全性方面的不足，使得其并没有在工程界和商业界取得预期的成功。

云计算阶段：云计算的核心与效用计算和网格计算非常类似，也是希望it技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉。但与效用计算和网格计算不同的是，2014年在需求方面已经有了一定的规模，同时在技术方面也已经基本成熟了。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种座椅温度云计算测量系统，能够有效解决相应的技术问题。

图1为根据本发明实施方案示出的座椅温度云计算测量系统所应用过山车环境的场景结构图。

根据本发明实施方案示出的座椅温度云计算测量系统包括：

速度测量设备，设置在过山车的车体上，用于测量所述过山车的车体当前的运行速度，并在测量到的速度超过预设速度阈值时，发出超速控制指令；

温度测量设备阵列，包括多个温度测量设备，每一个温度测量设备设置在过山车的车体一个座椅上，用于基于云计算测量对应座椅的即时温度；

温度分析设备，分别与所述多个温度测量设备连接，用于接收多个座椅的即时温度，对所述多个座椅的即时温度进行平均化处理，以获得对应的平均温度，并在所述平均温度超限时，发出温度过高信号；

车体控制电机，与所述过山车的车体连接，用于对所述过山车的车体进行控制；

图像捕获设备，设置在所述过山车的车体的顶部，用于面向所述过山车的车体内部场景进行图像捕获，以获得对应的车体场景图像，并输出所述车体场景图像；

图像遍历设备，与所述图像捕获设备连接，用于接收所述车体场景图像，采用平滑窗口按照从左到右、从上到下的顺序对所述车体场景图像进行无重叠式遍历，以获得对应的各个遍历窗口，并输出所述各个遍历窗口；

颗粒采集设备，与所述图像遍历设备连接，用于接收所述各个遍历窗口，对所述各个遍历窗口进行以下颗粒确认动作：获取每一个遍历窗口中的各个像素点的各个亮度值的均值以作为窗口均值，将所述窗口均值与所述车体场景图像的整体亮度进行偏离度分析，当偏离度超限时，确认所述遍历窗口为颗粒分块；

图像划分设备，与所述颗粒采集设备连接，用于基于所述颗粒采集设备输出的各个颗粒分块组成所述车体场景图像中的颗粒图案，将所述车体场景图像剥离所述颗粒图案后的图像作为非颗粒图案；

分化处理设备，与所述图像划分设备连接，用于接收所述颗粒图案和所述非颗粒图案，采用预设频率阈值作为截止频率对所述颗粒图案执行低通滤波处理以获得颗粒低通图案，还用于采用预设频率阈值的二分之一作为截止频率对所述非颗粒图案执行低通滤波处理以获得非颗粒低通图案，输出所述颗粒低通图案和所述非颗粒低通图案；

数据拟合设备，与所述分化处理设备连接，用于接收所述颗粒低通图案和所述非颗粒低通图案，并将所述颗粒低通图案和所述非颗粒低通图案进行拟合以获得所述车体场景图像对应的拟合图像；

年龄检测设备，与所述数据拟合设备连接，用于接收所述拟合图像，获取所述拟合图像中的每一个像素点的红色通道值，将红色通道值落在人体红色通道上限值和人体红色通道下限值之间的像素点确定为人体区域，获取所述拟合图像中的多个人体区域，分别确定每一个人体区域对应的年龄，对所述拟合图像中的多个人体区域分别对应的多个年龄进行求均值计算，以获得对应的均值并作为人体年龄均值输出；

风格切换设备，与所述年龄检测设备连接，用于接收所述人体年龄均值，并基于所述人体年龄均值确定对应的音乐风格，并输出所述对应的音乐风格；

音乐播放设备，与所述风格切换设备连接，用于接收所述对应的音乐风格，并播放与所述对应的音乐风格相应的音乐内容。

接着，继续对本发明的座椅温度云计算测量系统的具体结构进行进一步的说明。

在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述分化处理设备中，采用预设频率阈值作为截止频率对所述颗粒图案执行低通滤波处理以获得颗粒低通图案包括：将所述颗粒图案中截止频率以上的频率成分去除后获得的图像作为所述颗粒低通图案并输出所述颗粒低通图案。

在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述分化处理设备中，采用预设频率阈值的二分之一作为截止频率对所述非颗粒图案执行低通滤波处理以获得非颗粒低通图案包括：将所述非颗粒图案中截止频率以上的频率成分去除后获得的图像作为所述颗粒非低通图案并输出所述颗粒非低通图案。

在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述分化处理设备中，采用预设频率阈值的二分之一作为截止频率对所述非颗粒图案执行低通滤波处理以获得非颗粒低通图案包括：将所述非颗粒图案中截止频率以上的频率成分去除后获得的图像作为所述颗粒非低通图案并输出所述颗粒非低通图案。

在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述颗粒采集设备中，所述车体场景图像的整体亮度的获取模式如下：获取所述车体场景图像的各个像素点的各个亮度值，对所述车体场景图像的各个像素点的各个亮度值求均值以获得所述车体场景图像的整体亮度。

在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述颗粒采集设备中，当偏离度未超限时，确认所述遍历窗口为非颗粒分块。

在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述速度测量设备中，还用于在测量到的速度未超过所述预设速度阈值时，发出安全速度指令。

在所述座椅温度云计算测量系统中：在所述温度分析设备中，还用于在所述平均温度未超限时，发出温度正常信号。

另外，在所述座椅温度云计算测量系统中，可选型gpu器件来实现所述分化处理设备。

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。

采用本发明的座椅温度云计算测量系统，针对现有技术中现场参数测量模式落后的技术问题，基于云计算测量过山车座椅的即时温度，提高现场温度测量的有效性，对过山车中的各个人体进行年龄检测和后续均值处理，以获得人体年龄均值，并基于所述人体年龄均值确定对应的音乐风格以进行相应音乐内容的播放，尽可能满足现场最广泛人群的音乐需求；还采用尺寸与所述高清图像的信噪比成正比的遍历窗口对待处理图像进行颗粒分析，以获得其中的颗粒低通图案和非颗粒低通图案，并对颗粒低通图案和非颗粒低通图案进行不同的分化处理，以获得滤波效果更清晰的滤波后图像，从而解决了上述技术问题。

可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。