一种基于云平台的智能鞋柜控制系统的制作方法
【专利摘要】本发明申请保护一种基于云平台的智能鞋柜系统，涉及云计算技术、图像处理技术等领域。其技术方案要点是：摄像头安装在鞋柜内采集图片，摄像头自带传感装置将采集到的图片发送到智能数据处理装置，智能数据处理装置通过无线网卡连接网络将数据经过云端服务器的API端口上传到云端的数据管理服务器；云端数据管理服务器利用现有的目标识别方法和图像清晰度检测方法识别和检测出清晰的带有待修理鞋子的图片，并存储在分布式文件系统HDFS中，位置服务服务器获取数据管理服务器处理的结果，计算用户和商家位置，为用户终端提供一系列可推荐的商家。
【专利说明】一种基于云平台的智能鞋柜控制系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及云计算技术、无线通信技术和数据传输技术等领域。
【背景技术】
[0002]随着云计算技术的日趋成熟，物联网技术也得到了快速发展，物联网为智能家居注入了新动力，带动了智能家居的新发展，如智能电视、智能洗衣机、智能鞋柜，已进入人们的日常生活中。目前普通的鞋柜只能为用户提供最简单的储存功能，而现有的智能鞋柜能够提供除臭杀菌，防霉祛潮、自动擦鞋等功能，其智能化程度无法满足用户更多的需求。如，当用户有修鞋的需求时，现有的智能鞋柜还不具有该项功能或者其他辅助功能，并且在大都市中很难找到修鞋的店铺，这使得用户为此感到很无助。如果基于云平台对现有的智能鞋柜进行改进构建基于云平台的智能鞋柜系统，有助于直接或间接的解决用户的这一困扰，比如用户通过智能鞋柜提供的拍照功能，拍下鞋子损坏的情况将其上传至云端服务器，并共享给提供修鞋服务的商家，商家就能直接和用户进行沟通，并且提供上门服务。
[0003]但是由于拍照环境和人为因素等的限制，通过智能鞋柜终端拍摄的照片可能存在目标不明确、图像清晰度过低等问题，这影响后续维修，因此需要对图片进行预先处理。并且由于系统中有大量用户参与，每个用户可能上传大量图片，导致图片处理消耗大量的系统资源。同时，为用户推荐一定范围内的维修商家或者为商家提供可服务的用户群，对于提供高效的服务和良好的用户体验具有重要的意义。
【发明内容】
[0004]本发明所要解决的技术问题是:结合云计算技术、无线通信技术和数据传输技术等，设计并提出一种基于云平台的提供位置服务的智能鞋柜控制系统。
[0005]本发明解决上述技术问题的技术方案是:一种基于云平台的智能鞋柜控制系统，包括智能鞋柜终端、云端服务器；智能鞋柜终端包括:鞋柜，数据采集装置、智能数据处理装置、无线网卡、触摸显示装置，云端服务器包括:位置服务器和数据管理服务器；其中数据采集装置采用高清摄像头，安装在鞋柜内采集图片，摄像头自带传感装置将采集到的图片发送到智能数据处理装置，智能数据处理装置通过无线网卡连接网络将数据经过云端服务器的API端口上传到云端的数据管理服务器；云端数据管理服务器识别和检测出标记有待修理鞋子的图片，并存储在分布式文件系统HDFS中，位置服务器获取数据管理服务器处理的结果，计算用户和商家位置，提供一系列推荐的商家位置并返回智能鞋柜终端。
[0006]本发明的云端服务器中的数据管理服务器向智能终端提供数据存储、数据读写、数据处理等，并且与云端服务器中的位置服务器实时通信，实现对商家的推荐功能。商家和用户的位置可通过注册时，在地图上选定的位置信息通过特定的坐标转换接口将地图上标注的用户位置信息转换成经纬度上传至云端的位置服务器进行存储。
[0007]本发明的云端服务器中的位置服务器提供位置信息存储和最短路径计算操作。
[0008]所述的智能鞋柜终端中的摄像头(可采用1080P全高清摄像头)采集用户的图片信息，内嵌处理器对本地的图片信息进行存储和删除，触摸显示屏作为人机交互接口，可用于输入操作和显示操作(如，滑动屏幕选择图片、显示从服务器端返回的结果等)，无线网卡将采集到的图片数据文件传输到云端的数据管理服务器。
[0009]在云端的数据管理服务器上一个文件被划分成一个或多个数据块(split)，并被分散存储在不同的Datanode (数据节点)上，每个数据块都可以通过Datanode之间的互相复制而具有多个备份，Datanode定期将自身的状态(如当前保存的文件数据块信息)提交给Namenode (名称节点),并接受Namenode的管控,例如实施文件数据块的创建,删除,复制等。一个MapReduce的作业通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map (映射)的Worker (任务)以完全并行的方式对图片进行目标识别和清晰度检测等操作。对映射Map的输出先进行排序，然后把结果输入给Reduce (化简)任务，作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。预处理通过的图片结合用户位置信息发送到位置服务器进行商家推荐。
[0010]实现方式包括:
[0011]I智能鞋柜终端把用户注册的地址上传到云端的位置服务器；b.智能鞋柜终端向云端的数据管理服务器提供智能鞋柜内图片信息，同时发送服务请求，云端数据管理服务器对图片进行预处理并把处理结果和请求信息发送给位置服务器；C.位置服务器根据请求信息为用户推荐合适的商家，返回并显示在鞋柜终端。
[0012]云端数据管理服务器的处理具体包括:
[0013]映射化简库MapReduce库将输入文件划分进行分区；目标识别、图像清晰度检测代码的副本中设置一个负责调度的主机master,其余设置为任务执行机worker,master为worker分配作业；分配了 Map作业的worker,读取对应分片的输入数据；Map作业从输入数据中抽取出键值对并将键值对作为参数传递给map函数，map函数产生中间键值对缓存在内存中；缓存的中间键值对被定期写入本地磁盘，并将位置通报给master，master将其转发给Reduce作业；master通知分配了 Reduce作业的worker负责的分区位置，Reduce作业读取所有中间键值对并进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起reduce作业遍历排序后的中间键值对，将与其关联的值传递给reduce函数，reduce函数的输出添加到对应分区的输出文件中；当所有的Map和Reduce作业都完成，master唤醒被复制前的目标识别、图像清晰度检测代码，输出结果。
[0014]本发明的有益效果是:区别于现有智能鞋柜只面向使用者的单一性，并且基本依赖于单机系统和简单网络通信而不能满足多用户请求和进行海量数据处理的缺陷。
【专利附图】
【附图说明】
[0015]图1本发明基于云平台的智能鞋柜系统的整体设计图；
[0016]图2本发明基于云平台的智能鞋柜系统的操作流程图；
[0017]图3本发明基于云平台的智能鞋柜系统终端整体模块设计图；
[0018]图4本发明云端数据管理服务器处理流程图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图和具体实施例对本发明进一步说明。[0020]如图1所示为本发明系统整体设计图。系统包括:智能鞋柜和云端服务器，所述的智能鞋柜中包括，普通鞋柜，数据采集装置、智能数据处理装置、触摸显示装置。其中数据采集装置采用1080P全高清摄像头，安装在鞋柜内，可从各给角度和方位拍摄鞋子的状况，摄像头自带传感装置将采集到的图片信息发送到智能鞋柜的智能数据处理装置，智能装置通过内嵌的无线网卡连接网络将数据经过云端的API端口上传到云端的数据管理服务器。同时云端的数据管理服务器将数据交给数据处理中心进行处理，并且根据用户的服务请求，将处理结果返回给请求服务的智能鞋柜终端。
[0021]图2表示本发明中的基于云平台的智能鞋柜系统的操作流程图，包括以下步骤:
[0022]a.智能鞋柜终端把用户注册的地址转化成经纬度存储到云端的位置服务服务器；
[0023]b.用户通过智能鞋柜终端与云端连接，并将拍摄的照片上传到云端的数据管理服务器；
[0024]c.云端的数据管理服务器通过Map任务和Reduce任务对上传的图片进行目标识别(识别出有图片中是否包含有鞋子)和对图片清晰度进行检测，如果检测结果符合要求，则提交下一步处理，否则要求重新拍照上传图片。
[0025]d.位置服务服务器接收符合要求的图片以及用户位置信息，并计算出注册的商家与用户的距离，最后返回推荐结果显示在智能鞋柜终端。
[0026]图3表示本发明中的基于云平台的智能鞋柜系统终端模块整体设计图。智能鞋柜终端的CPU核心模块中的处理器采用ARM的中心控制芯片，并带有256KB的高速片内Flash存储器。片内128位宽度的存储器接口和加速器结构可实现较高的操作频率。片内的主控单片机采用具有两个串口的高性能单片机。通信模块包括一个以太网接口，多个USB2.0接口和2个RS232串行接口。在运行过程中，主控单片机负责接收用户在触摸显示屏输入的地址信息或其他需求信息，同时将地址信息转换成经纬度坐标，将需求信息进行解析，并按命令上传至云端服务器。
[0027]图4表示本发明中的基于云平台的智能鞋柜系统云端数据管理服务器的处理流程图。
[0028]a.MapReduce库将输入文件划分进行分片，(用户根据存储容量定义分片数M，每一份通常有16MB到64MB)，如图左方所示分成了分片splitO?4 ;然后将用户进程拷贝到集群内其它机器上。
[0029]b.目标识别、图像清晰度检测代码的副本中设置一个负责调度的master，master负责调度，为空闲worker分配作业(包括Map作业或者Reduce作业)，图像清晰度检测代码的副本中其余为worker, worker的数量可由用户指定。
[0030]c.分配了 Map作业的worker,读取对应分片的输入数据，Map作业数量是由M决定的，和split —一对应;Map作业从输入数据中抽取出键值对，每一个键值对都作为参数传递给map函数,map函数产生的中间键值对被缓存在内存中。
[0031]d.缓存的中间键值对被定期写入本地磁盘，而且被分为R个区，每个区对应一个Reduce作业；这些中间键值对的位置被通报给master, master负责将信息转发给Reduceworker。
[0032]e.master通知分配了 Reduce作业的worker负责的分区在什么位置(每个Map作业产生的中间键值对都可能映射到所有R个不同分区)，当Reduce worker把所有它负责的中间键值对都读过来后，先对它们进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起。
[0033]f.reduce worker遍历排序后的中间键值对,对于每个唯一的键,都将键与关联的值传递给reduce函数，reduce函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。
[0034]g.当所有的Map和Reduce作业都完成了，master唤醒被复制前的目标识别、图像清晰度检测代码，输出结果。
【权利要求】
1.一种基于云平台的智能鞋柜控制系统，包括智能鞋柜终端、云端服务器；其特征在于:智能鞋柜终端包括鞋柜，数据采集装置、智能数据处理装置、无线网卡、触摸显示装置，云端服务器包括位置服务器和数据管理服务器；其中数据采集装置采用高清摄像头，安装在鞋柜内采集图片，摄像头自带传感装置将采集到的图片发送到智能数据处理装置，智能数据处理装置通过无线网卡连接网络将数据经过云端服务器的API端口上传到云端的数据管理服务器；云端数据管理服务器识别和检测出带有待修理标记的鞋子图片，存储在分布式文件系统HDFS中，位置服务器获取数据管理服务器的处理结果，计算用户和商家位置，提供一系列推荐的商家位置发送给智能鞋柜终端。
2.根据权利要求1所述的智能鞋柜控制系统，其特征在于，云端服务器将接收到的数据存储在分布式文件系统HDFS中，一个文件被划分成一个或多个数据块，并被分散存储在不同的数据节点Datanode上，每个数据块都通过Datanode之间的互相复制而具有多个备份，Datanode定期将自身的状态提交给名称节点Namenode,并接受Namenode的管控。
3.根据权利要求1所述的智能鞋柜控制系统，其特征在于，云端数据管理服务器的处理具体包括=MapReduce库将输入文件划分进行分区；目标识别、图像清晰度检测代码的副本中设置一个负责调度的master,其余设置为worker,master为worker分配作业；分配了Map作业的worker，读取对应分片的输入数据；Map作业从输入数据中抽取出键值对并将键值对作为参数传递给map函数，map函数产生中间键值对缓存在内存中；缓存的中间键值对被定期写入本地磁盘，并将位置通报给master, master将其转发给Reduce作业；master通知分配了 Reduce作业的worker负责的分区位置,Reduce作业读取所有中间键值对并进行排序，使得相同键的键值对聚集在一起reduce作业遍历排序后的中间键值对，将与其关联的值传递给reduce函数,reduce函数的输出添加到对应分区的输出文件中；当所有的Map和Reduce作业都完成，master唤醒被复制前的目标识别、图像清晰度检测代码，输出结果O
【文档编号】H04L29/08GK103442056SQ201310378381
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年8月27日 优先权日:2013年8月27日
【发明者】袁正午, 蒋艳丽, 王金利 申请人:重庆邮电大学