CN108805822B - 双级数据云计算分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种双级数据云计算分析方法，所述方法包括使用双级数据云计算分析平台以基于弹力采集设备采集到的、来自列车的车门的封闭面的反弹力判断列车车门当前是否夹持人体。通过本发明，能够有效检测列车车门夹持人体的事故发生。

Description

双级数据云计算分析方法

技术领域

本发明涉及云计算领域，尤其涉及一种双级数据云计算分析方法。

背景技术

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务(IaaS)，平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种双级数据云计算分析方法，在对现场图像数据准确解析的基础上，仅仅针对非瑕疵图像进行列车车门夹持人体的图像分析，同时还引入更为直接的弹力分析机制，从而提高了列车车门夹持人体的判断精度和速度。

本发明至少具备以下几个重要的发明点：

(1)为了提高瑕疵图像检测的有效性，首先对待处理图像进行基于图像锐化程度的平滑处理，随后确定各个平滑后图像中多个图像碎片的偏差值，以确定各个平滑后图像是否为瑕疵图像；

(2)引用了弹力采集设备和各个图像处理设备，建立了图像分析、弹力分析的双级分析机制，提高了列车车门夹持人体的检测精度以及列车的安全等级。

根据本发明的一方面，提供了一种双级数据云计算分析方法，所述方法包括使用双级数据云计算分析平台以基于弹力采集设备采集到的、来自列车的车门的封闭面的反弹力判断列车车门当前是否夹持人体，所述双级数据云计算分析平台包括：

车门数据捕获设备，设置在列车的车厢内且靠近车门位置，用于对所述车门位置进行高清图像捕获，以获得并输出连续的多个车门周围图像；

车门检测设备，设置在云端，与所述车门数据捕获设备连接，用于获取所述车门周围图像，基于车门上限灰度阈值和车门下限灰度阈值从所述车门周围图像中获取车门区域图案，并输出所述车门区域图案；

肤色分析设备，与所述车门检测设备连接，用于接收所述车门区域图案，基于人员肤色图像特征从所述车门区域图案中解析出肤色子区域，并输出所述肤色子区域；

嵌入式处理设备，与所述肤色分析设备连接，用于接收所述肤色子区域，并在组成所述肤色子区域的像素点的总数大于等于预设限量时，发出误夹预警信号；

平滑处理设备，用于接收所述多个车门周围图像，对每一个车门周围图像执行基于图像锐化程度的平滑处理，以获得每一个车门周围图像对应的平滑处理图像；其中，对每一个车门周围图像执行基于图像锐化程度的平滑处理包括：车门周围图像锐化程度越高，对车门周围图像执行的平滑处理强度越大；

瑕疵定位设备，与所述平滑处理设备连接，用于接收所述多个平滑处理图像，对每一个平滑处理图像执行相同大小分块的图像分割处理，以获得每一个平滑处理图像对应的多个图像碎片；还用于对每一个平滑处理图像执行以下处理：确定其中每一个图像碎片的各个像素点的H通道值、S通道值和B通道值的均值之和以作为该图像碎片的特征值，并确定每一个图像碎片的特征值与周围图像碎片特征值均值的差值的绝对值以作为该图像碎片的偏差值；以及所述瑕疵定位设备当所述平滑处理图像中存在某一位置的图像碎片的偏差值大于等于预设偏差阈值时，确定所述平滑处理图像对应的车门周围图像为瑕疵图像。

具体实施方式

下面将对本发明的实施方案进行详细说明。

在***正常运行模式下，列车到站并且停在允许的误差范围内时，屏蔽门***接受信号***指令或列车司机确认后控制活动门的开关。

一方面，在开门操作下，当列车停站后，在列车停车位置允许范围内，列车司机向信号***发出打开列车车门指令后，***通过屏蔽门主控机发出开门指令，门机控制器接收到开门命令后，执行解锁、开门等操作。

另一方面，在关门操作下，列车准备发车时，信号***接收司机关闭列车门指令后，自动屏蔽门主控机发出关门命令，执行关门、锁闭等操作。在所有屏蔽门关闭后，向信号***发出所有关闭锁闭的信号，允许列车发车。司机确认所有屏蔽门没有夹人夹物、全部关闭的情况下，发车离站。

现有技术中，缺乏对列车车门夹持人体的直接、有效的判断模式，使得相关操作仍需要采用多种判断模式协同进行，判断的误差和时间被拉伸，很容易耽误救援时机。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种双级数据云计算分析方法，所述方法包括使用双级数据云计算分析平台以基于弹力采集设备采集到的、来自列车的车门的封闭面的反弹力判断列车车门当前是否夹持人体，所述双级数据云计算分析平台使得列车车门夹人事故的检测速度得到提升。

根据本发明实施方案的双级数据云计算分析平台包括：

车门数据捕获设备，设置在列车的车厢内且靠近车门位置，用于对所述车门位置进行高清图像捕获，以获得并输出连续的多个车门周围图像；

车门检测设备，设置在云端，与所述车门数据捕获设备连接，用于获取所述车门周围图像，基于车门上限灰度阈值和车门下限灰度阈值从所述车门周围图像中获取车门区域图案，并输出所述车门区域图案；

肤色分析设备，与所述车门检测设备连接，用于接收所述车门区域图案，基于人员肤色图像特征从所述车门区域图案中解析出肤色子区域，并输出所述肤色子区域；

嵌入式处理设备，与所述肤色分析设备连接，用于接收所述肤色子区域，并在组成所述肤色子区域的像素点的总数大于等于预设限量时，发出误夹预警信号。

接着，继续对本发明的双级数据云计算分析平台的具体结构进行进一步的说明。

所述双级数据云计算分析平台中还可以包括：

平滑处理设备，用于接收所述多个车门周围图像，对每一个车门周围图像执行基于图像锐化程度的平滑处理，以获得每一个车门周围图像对应的平滑处理图像；其中，对每一个车门周围图像执行基于图像锐化程度的平滑处理包括：车门周围图像锐化程度越高，对车门周围图像执行的平滑处理强度越大；

瑕疵定位设备，与所述平滑处理设备连接，用于接收所述多个平滑处理图像，对每一个平滑处理图像执行相同大小分块的图像分割处理，以获得每一个平滑处理图像对应的多个图像碎片；还用于对每一个平滑处理图像执行以下处理：确定其中每一个图像碎片的各个像素点的H通道值、S通道值和B通道值的均值之和以作为该图像碎片的特征值，并确定每一个图像碎片的特征值与周围图像碎片特征值均值的差值的绝对值以作为该图像碎片的偏差值；以及所述瑕疵定位设备当所述平滑处理图像中存在某一位置的图像碎片的偏差值大于等于预设偏差阈值时，确定所述平滑处理图像对应的车门周围图像为瑕疵图像；

图像去除设备，分别与所述车门数据捕获设备和所述瑕疵定位设备连接，用于从所述多个车门周围图像中去除各个瑕疵图像后获得的各个图像作为多个高质监控图像输出；

弹力采集设备，设置在列车的车门的封闭面上，与所述嵌入式处理设备连接，用于在接收到所述误夹预警信号时，采集来自列车的车门的封闭面的反弹力，基于采集到反弹力数值判断列车的车门的封闭面接收的反弹力是来自人体还是来自于组成列车的车门的封闭面的橡胶体，以相应地发送人体反弹信号或橡胶反弹信号；

状态切换设备，与所述弹力采集设备连接，用于在接收到所述人体反弹信号时，控制所述列车整体进入戒备状态，还用于在接收到所述橡胶反弹信号，控制所述列车整体进入常规状态；

制动设备，与所述状态切换设备连接，用于在所述列车整体进入戒备状态时，卡死所述列车的驱动轮以将所述列车保持在原地，还用于在所述列车整体进入常规状态时，释放所述列车的驱动轮；

仪表显示盘，设置在所述列车的前端，分别与所述嵌入式处理设备、所述弹力采集设备和所述状态切换设备，用于分别实时显示所述嵌入式处理设备、所述弹力采集设备和所述状态切换设备的输出数据。

所述双级数据云计算分析平台中还可以包括：

反向推动设备，与所述弹力采集设备连接，用于在所述列车整体进入戒备状态时，反向推动列车的车门以打开车门，还用于在所述列车整体进入常规状态时，停止对列车的车门的反向推动。

在所述双级数据云计算分析平台中：

在所述车门检测设备中，基于车门上限灰度阈值和车门下限灰度阈值从所述车门周围图像中获取车门区域图案包括：将所述车门周围图像中灰度值在所述车门上限灰度阈值和所述车门下限灰度阈值之间的像素点作为车门像素点，将所述车门像素点组成的图案进行拟合后获取所述车门区域图案。

以及在所述双级数据云计算分析平台中：

所述嵌入式处理设备还用于在组成所述肤色子区域的像素点的总数小于预设限量时，发出关闭成功信号。

另外，所述双级数据云计算分析平台还可以包括卫星导航设备，设置在列车的车厢内且靠近车门位置，用于提供列车的车厢的当前导航位置。

卫星导航(Satellite navigation)是指采用导航卫星对地面、海洋、空中和空间用户进行导航定位的技术。常见的GPS导航，北斗星导航等均为卫星导航。

采用导航卫星对地面、海洋、空中和空间用户进行导航定位的技术。利用太阳、月球和其他自然天体导航已有数千年历史，由人造天体导航的设想虽然早在19世纪后半期就有人提出，但直到20世纪60年代才开始实现。1964年美国建成“子午仪”卫星导航***，并交付海军使用，1967年开始民用。1973年又开始研制“导航星”全球定位***。苏联也建立了类似的卫星导航***。法国、日本、中国也开展了卫星导航的研究和试验工作。卫星导航综合了传统导航***的优点，真正实现了各种天气条件下全球高精度被动式导航定位。特别是时间测距卫星导航***，不但能提供全球和近地空间连续立体覆盖、高精度三维定位和测速，而且抗干扰能力强。

采用本发明的双级数据云计算分析平台，针对现有技术中缺乏列车车门夹持人体的快速检测机制的技术问题，为了提高瑕疵图像检测的有效性，首先对待处理图像进行基于图像锐化程度的平滑处理，随后确定各个平滑后图像中多个图像碎片的偏差值，以确定各个平滑后图像是否为瑕疵图像，尤为重要的是，还引用了弹力采集设备和各个图像处理设备，建立了图像分析、弹力分析的双级分析机制，从而有效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。

Claims (3)

1.一种双级数据云计算分析方法，所述方法包括使用双级数据云计算分析平台以基于弹力采集设备采集到的、来自列车的车门的封闭面的反弹力判断列车车门当前是否夹持人体，其特征在于，所述双级数据云计算分析平台包括：

车门数据捕获设备，设置在列车的车厢内且靠近车门位置，用于对所述车门位置进行高清图像捕获，以获得并输出连续的多个车门周围图像；

车门检测设备，设置在云端，与所述车门数据捕获设备连接，用于获取所述车门周围图像，基于车门上限灰度阈值和车门下限灰度阈值从所述车门周围图像中获取车门区域图案，并输出所述车门区域图案；

肤色分析设备，与所述车门检测设备连接，用于接收所述车门区域图案，基于人员肤色图像特征从所述车门区域图案中解析出肤色子区域，并输出所述肤色子区域；

嵌入式处理设备，与所述肤色分析设备连接，用于接收所述肤色子区域，并在组成所述肤色子区域的像素点的总数大于等于预设限量时，发出误夹预警信号；

平滑处理设备，用于接收所述多个车门周围图像，对每一个车门周围图像执行基于图像锐化程度的平滑处理，以获得每一个车门周围图像对应的平滑处理图像；其中，对每一个车门周围图像执行基于图像锐化程度的平滑处理包括：车门周围图像锐化程度越高，对车门周围图像执行的平滑处理强度越大；

瑕疵定位设备，与所述平滑处理设备连接，用于接收所述多个平滑处理图像，对每一个平滑处理图像执行相同大小分块的图像分割处理，以获得每一个平滑处理图像对应的多个图像碎片；还用于对每一个平滑处理图像执行以下处理：确定其中每一个图像碎片的各个像素点的H通道值、S通道值和B通道值的均值之和以作为该图像碎片的特征值，并确定每一个图像碎片的特征值与周围图像碎片特征值均值的差值的绝对值以作为该图像碎片的偏差值；以及所述瑕疵定位设备当所述平滑处理图像中存在某一位置的图像碎片的偏差值大于等于预设偏差阈值时，确定所述平滑处理图像对应的车门周围图像为瑕疵图像；

图像去除设备，分别与所述车门数据捕获设备和所述瑕疵定位设备连接，用于从所述多个车门周围图像中去除各个瑕疵图像后获得的各个图像作为多个高质监控图像输出；

弹力采集设备，设置在列车的车门的封闭面上，与所述嵌入式处理设备连接，用于在接收到所述误夹预警信号时，采集来自列车的车门的封闭面的反弹力，基于采集到反弹力数值判断列车的车门的封闭面接收的反弹力是来自人体还是来自于组成列车的车门的封闭面的橡胶体，以相应地发送人体反弹信号或橡胶反弹信号；

状态切换设备，与所述弹力采集设备连接，用于在接收到所述人体反弹信号时，控制所述列车整体进入戒备状态，还用于在接收到所述橡胶反弹信号，控制所述列车整体进入常规状态；

制动设备，与所述状态切换设备连接，用于在所述列车整体进入戒备状态时，卡死所述列车的驱动轮以将所述列车保持在原地，还用于在所述列车整体进入常规状态时，释放所述列车的驱动轮；

仪表显示盘，设置在所述列车的前端，分别与所述嵌入式处理设备、所述弹力采集设备和所述状态切换设备，用于分别实时显示所述嵌入式处理设备、所述弹力采集设备和所述状态切换设备的输出数据；

在所述车门检测设备中，基于车门上限灰度阈值和车门下限灰度阈值从所述车门周围图像中获取车门区域图案包括：将所述车门周围图像中灰度值在所述车门上限灰度阈值和所述车门下限灰度阈值之间的像素点作为车门像素点，将所述车门像素点组成的图案进行拟合后获取所述车门区域图案。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平台还包括：

反向推动设备，与所述弹力采集设备连接，用于在所述列车整体进入戒备状态时，反向推动列车的车门以打开车门，还用于在所述列车整体进入常规状态时，停止对列车的车门的反向推动。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述嵌入式处理设备还用于在组成所述肤色子区域的像素点的总数小于预设限量时，发出关闭成功信号。