[发明专利]一种防负荷超重的方法

摘要

本发明涉及一种防负荷超重的方法，包括提供一种书桌防负荷超重系统来防负荷超重，所述系统包括：负荷分析设备，设置在书桌的下方，用于对所述书桌的当前负荷进行测量，并在所述当前负荷超过限量时，发出负荷超重信号；图像采集设备，设置在书桌的上方，用于对书桌所在环境进行全景图像数据采集，以获得并输出书桌环境图像；类型辨识设备，用于将特征强化图像作为输入，使用模型创建设备测试完的运动物体识别模型获得所述特征强化图像中的运动物体的类型以确定所述特征强化图像中是否存在人体；所述负荷分析设备还用于在确定所述特征强化图像中存在人体时，启动对所述书桌的当前负荷进行的测量。通过本发明，能够提高书桌负荷分析的有效性。

主权项

1.一种防负荷超重的方法，包括提供一种书桌防负荷超重系统来防负荷超重，所述书桌防负荷超重系统包括：/n负荷分析设备，设置在书桌的下方，用于对所述书桌的当前负荷进行测量，并在所述当前负荷超过限量时，发出负荷超重信号；/n图像采集设备，设置在书桌的上方，用于对书桌所在环境进行全景图像数据采集，以获得并输出书桌环境图像；/n超声波发射设备，设置在所述图像采集设备上，用于面向地面发出超声波信号，并记录发出超声波信号的时间；/n超声波接收设备，设置在所述图像采集设备上，位于所述超声波发射设备的附近，用于面向地面以接收地面反射回来的、所述超声波发射设备发出的超声波信号，并记录接收所述地面反射回来的、所述超声波发射设备发出的超声波信号的时间；/n气温检测设备，设置在所述图像采集设备上，用于检测所述图像采集设备所在环境的气温以作为当前气温输出；/n嵌入式处理设备，设置在所述图像采集设备上，分别与所述气温检测设备、所述超声波发射设备和所述超声波接收设备连接，用于基于所述当前气温、所述发出超声波信号的时间以及所述接收超声波信号的时间计算所述图像采集设备到地面的垂直高度，以作为当前高度输出；/nFLASH存储设备，与所述嵌入式处理设备连接，用于存储温度速度对照表，所述温度速度对照表保存了各个温度范围分别对应的超声波传播速度，所述温度速度对照表以温度范围为索引值，所述FLASH存储设备还用于存储预设高度，所述预设高度为所述图像采集设备被设定的拍摄高度；/n垂直控制电机，与所述嵌入式处理设备和所述图像采集设备连接，用于接收所述当前高度和所述预设高度，并控制所述图像采集设备以将所述图像采集设备的位置从所述当前高度调节到所述预设高度，所述垂直控制电机还用于在将所述图像采集设备的位置从所述当前高度调节到所述预设高度后，发出调整完毕信号；/n区域处理设备，与所述图像采集设备连接，用于接收所述书桌环境图像，对所述书桌环境图像中的各个目标进行轮廓提取，以获得各个目标在所述书桌环境图像中的各个分布区域，所述区域处理设备还用于对所述书桌环境图像进行分块，以获得各个子图像；在所述区域处理设备中，针对所述书桌环境图像，对每一个分布区域进行均匀式分割而获得的子图像的尺寸小于对未分布区域进行均匀式分割而获得的子图像的尺寸，以及对每一个分布区域进行均匀式分割包括：分布区域的面积越大，分割而获得的子图像的尺寸越大；/n目标图像提取设备，与所述区域处理设备连接，用于接收所述书桌环境图像的各个子图像，并检测每一个子图像的动态范围，针对每一个子图像，基于其动态范围的宽度大小调整对应子图像的用于剥离背景的阈值大小，还用于针对每一个子图像执行以下处理：采用调整后的阈值对所述子图像进行背景剥离，以获得对应的目标区域；所述目标图像提取设备还用于将各个子图像对应的各个目标区域进行整合以获得目标图像，并输出所述目标图像；在目标图像提取设备中，基于其动态范围的宽度大小调整对应子图像的用于剥离背景的阈值大小包括：其动态范围的宽度越窄，调整的对应子图像的用于剥离背景的阈值越小；/n边缘点提取设备，与所述目标图像提取设备连接，用于接收所述目标图像，获取所述目标图像中的每一个像素点的红色分量值，针对每一个像素点执行以下操作：基于所述像素点的红色分量值与所述像素点周围像素点的红色分量值判断所述像素点是否为边缘点；其中，在所述边缘点提取设备中，基于所述像素点的红色分量值与所述像素点周围像素点的红色分量值判断所述像素点是否为边缘点包括：计算所述像素点周围像素点的红色分量值的均值，确定所述均值与所述像素点的红色分量值的差值，并在所述差值的绝对值超限时，判断所述像素点为边缘点；/n边缘点分析设备，与所述边缘点提取设备连接，用于确定所述目标图像中的边缘点的数量，并确定所述目标图像中的像素点的数量，当所述目标图像中的边缘点的数量与所述目标图像中的像素点的数量的比值小于等于预设比例阈值时，发出需要特征强化信号；/n信号强化设备，与所述边缘点分析设备连接，用于在接收到所述需要特征强化信号时，对所述目标图像执行特征强化处理，以获得对应的特征强化图像；/n非线形映射设备，使用多个训练图像创建运动物体识别模型，使用多个测试图像测试运动物体识别模型，运动物体识别模型包括一个输入层、多个特征提取隐含层和一个输出层，输入层输入多个训练图像，输出层输出运动物体类型，所述多个特征提取隐含层用于建立从输入图像到运动物体类型的非线形映射；/n类型辨识设备，分别与所述信号强化设备和所述非线形映射设备连接，用于接收特征强化图像，将所述特征强化图像作为输入，使用所述模型创建设备测试完的运动物体识别模型获得所述特征强化图像中的运动物体的类型以确定所述特征强化图像中是否存在人体；/n其中，所述负荷分析设备与所述类型辨识设备连接，用于在确定所述特征强化图像中存在人体时，启动对所述书桌的当前负荷进行的测量。/n