本發(fā)明涉及自動(dòng)控制領(lǐng)域，尤其涉及一種基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)。
背景技術(shù)：
窗戶的材料，總的來說，可分成三大類：木質(zhì)、塑鋼、鋁合金。三者各有所長。
塑鋼：因?yàn)槭撬芰喜馁|(zhì)，所以重量小，隔熱性能好，而且價(jià)格相對(duì)較低。因?yàn)榻?jīng)常要面對(duì)風(fēng)吹雨打太陽曬，所以最讓人關(guān)心的是塑鋼窗的防老化問題。實(shí)際上，高品質(zhì)的塑鋼窗的使用年限可達(dá)一百年左右。
鋁合金：因?yàn)槭墙饘俨馁|(zhì)，所以不會(huì)存在老化問題，而且堅(jiān)固，耐撞擊，強(qiáng)度大。但鋁合金窗最容易被攻擊的一個(gè)弱點(diǎn)就是隔熱性能，因?yàn)榻饘偈菬岬牧紝?dǎo)體，外界與室內(nèi)的溫度會(huì)隨著窗的框架傳遞。
但值得疑問的是，在一扇窗戶上框架所占的比例并不很大，窗戶并不是一塊金屬板，而是鑲著框的玻璃，通過框架邊條傳遞的熱量究竟會(huì)對(duì)有著暖器、空調(diào)的室內(nèi)溫度產(chǎn)生多大的影響？
但還是有備無患的好，為了防止這個(gè)問題，在有的鋁合金窗戶上采用了“斷橋”技術(shù)，即在鋁合金窗框中加一層樹脂材料，徹底斷絕了導(dǎo)熱的途徑。
木質(zhì)：相對(duì)來說，木質(zhì)應(yīng)該是最為完美的窗體框架材質(zhì)，無論從隔熱、隔音等角度來說都有明顯的優(yōu)勢(shì)，而且與生俱來的質(zhì)感和自然花紋更為讓人心動(dòng)。雖然是木質(zhì)，但實(shí)際上有的用于做窗框的實(shí)木已經(jīng)經(jīng)過了層層特殊的處理，不僅沒有了水分，要求更高的甚至被吸去了脂肪，這樣一來，所謂的木質(zhì)實(shí)際上已經(jīng)如同化石一樣，經(jīng)過處理后的實(shí)木，只保留了木材的外表，品質(zhì)卻完全不一樣了，不會(huì)開裂變形，更不用擔(dān)心遭蟲咬、被腐蝕，而且，強(qiáng)度也大大增加。
此外，還有一種框架結(jié)構(gòu)被稱作鋁包木，木質(zhì)框架的戶外部分為一層鋁合金結(jié)構(gòu)，實(shí)際上，這是綜合了木質(zhì)框架的隔熱性好以及鋁合金強(qiáng)度高的優(yōu)點(diǎn)，合而為一，揚(yáng)長避短。木質(zhì)窗唯一的一個(gè)缺點(diǎn)就是造價(jià)太高。
現(xiàn)有技術(shù)中過于關(guān)注對(duì)窗戶的材質(zhì)的選擇和構(gòu)造上，而對(duì)于窗戶配套的窗簾開啟控制關(guān)注較少，尤其對(duì)在外部風(fēng)速過大或者存在人體經(jīng)過的情況下窗簾該如何動(dòng)作缺乏研究。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)，能夠當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備輸出的風(fēng)速過快信號(hào)時(shí)，向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送收起控制信號(hào)以收起窗簾，還能夠在接收到所述識(shí)別人體信號(hào)時(shí)，向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送收起控制信號(hào)以收起窗簾，同時(shí)停止基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)。
根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)，所述平臺(tái)包括風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備、圖像采集設(shè)備、電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備以及嵌入式處理設(shè)備，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備、所述圖像采集設(shè)備和所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備連接，所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備用于檢測(cè)吹過窗簾的實(shí)時(shí)風(fēng)速，所述圖像采集設(shè)備用于對(duì)窗簾外的場(chǎng)景進(jìn)行高清場(chǎng)景圖像采集以獲得高清場(chǎng)景圖像，所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備用于通過直流電機(jī)來控制窗簾的打開狀態(tài)與收起狀態(tài)之間的切換；
其中，所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出和所述圖像采集設(shè)備的輸出確定發(fā)送給所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備的控制信號(hào)。
更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)中，所述平臺(tái)還包括：
對(duì)比度增強(qiáng)設(shè)備，位于窗簾支架內(nèi)部，與所述圖像采集設(shè)備連接，用于接收高清場(chǎng)景圖像，并對(duì)高清場(chǎng)景圖像執(zhí)行對(duì)比度增強(qiáng)處理以獲得增強(qiáng)圖像。
更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)中，所述平臺(tái)還包括：
均方差檢測(cè)設(shè)備，用于接收增強(qiáng)圖像，基于增強(qiáng)圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的像素值確定增強(qiáng)圖像像素值的均方差以作為目標(biāo)均方差輸出。
更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)中，所述平臺(tái)還包括：
信噪比檢測(cè)設(shè)備，用于接收增強(qiáng)圖像，對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行噪聲分析，以獲得噪聲幅值最大的主噪聲信號(hào)和噪聲幅值次大的次噪聲信號(hào)，基于主噪聲信號(hào)、次噪聲信號(hào)以及增強(qiáng)圖像確定增強(qiáng)圖像的信噪比以作為目標(biāo)信噪比輸出，還用于對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行場(chǎng)景判斷以確定增強(qiáng)圖像內(nèi)像素點(diǎn)像素值的分布情況，基于所述分布情況對(duì)增強(qiáng)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行像素值分析以確定是否為噪聲點(diǎn)，將增強(qiáng)圖像內(nèi)各個(gè)噪聲點(diǎn)組成多個(gè)噪聲區(qū)域，確定每一個(gè)噪聲區(qū)域的面積和形狀，并將各個(gè)噪聲區(qū)域的面積匯總以獲取噪聲區(qū)域總面積；
改進(jìn)型中值濾波設(shè)備，分別與均方差檢測(cè)設(shè)備以及信噪比檢測(cè)設(shè)備連接，用于在目標(biāo)信噪比小于等于預(yù)設(shè)信噪比閾值且目標(biāo)均方差大于等于預(yù)設(shè)均方差閾值時(shí)，從省電狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)，接收每一個(gè)噪聲區(qū)域的形狀，基于每一個(gè)噪聲區(qū)域的形狀的幾何特征，將每一個(gè)噪聲區(qū)域拆分成多個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域，每一個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為方形、圓形或線形，對(duì)每一個(gè)噪聲區(qū)域，針對(duì)其被拆分后的各個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域，選擇對(duì)應(yīng)的中值濾波模板分別執(zhí)行中值濾波，以獲得各個(gè)子區(qū)域?yàn)V波圖案，并將各個(gè)子區(qū)域?yàn)V波圖案組合成濾波后的噪聲區(qū)域子圖像，并將增強(qiáng)圖像中的非噪聲區(qū)域與各個(gè)噪聲區(qū)域子圖像組合以獲得中值濾波圖像；
高斯濾波設(shè)備，分別與改進(jìn)型中值濾波設(shè)備、均方差檢測(cè)設(shè)備以及信噪比檢測(cè)設(shè)備連接，用于在目標(biāo)信噪比小于等于預(yù)設(shè)信噪比閾值且目標(biāo)均方差大于等于預(yù)設(shè)均方差閾值時(shí)，從省電狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)，接收中值濾波圖像并對(duì)中值濾波圖像進(jìn)行高斯濾波處理以獲得高斯濾波圖像；
人體識(shí)別設(shè)備，與高斯濾波設(shè)備連接，用于接收高斯濾波圖像，對(duì)高斯濾波圖像，用于基于人體上限灰度閾值和人體下限灰度閾值識(shí)別高斯濾波圖像中的人體像素，基于高斯濾波圖像中的所有人體像素組成人體子圖像，當(dāng)人體子圖像的面積與所述高斯濾波圖像的面積的比例大于等于預(yù)設(shè)比例閾值時(shí)，發(fā)出識(shí)別人體信號(hào)，否則，發(fā)出其他目標(biāo)信號(hào)；
其中，在增強(qiáng)圖像內(nèi)，多個(gè)噪聲區(qū)域之外的區(qū)域?yàn)榉窃肼晠^(qū)域；
其中，增強(qiáng)圖像內(nèi)像素點(diǎn)像素值的分布情況包括針對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)在增強(qiáng)圖像內(nèi)的所在區(qū)域確定該像素點(diǎn)像素值應(yīng)歸屬的像素值范圍；
其中，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述人體識(shí)別設(shè)備和所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備連接，用于在接收到所述識(shí)別人體信號(hào)時(shí)，向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送收起控制信號(hào)，同時(shí)停止基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)；所述嵌入式處理設(shè)備還用于在接收到所述其他目標(biāo)信號(hào)時(shí)，恢復(fù)基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)。
更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)中：
所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)包括：當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備輸出的風(fēng)速過快信號(hào)時(shí)，向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送收起控制信號(hào)。
更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)中：
所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)還包括：當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備輸出的風(fēng)速正常信號(hào)時(shí)，向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送打開控制信號(hào)。
更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)中：
當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為方形時(shí)，每一個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域的大小為3×3、5×5或7×7，當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為圓形時(shí)，每一個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域的半徑為3像素、5像素或7像素，當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為線形時(shí)，每一個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)一維像素集合。
更具體地，在所述基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)中：
所述對(duì)比度增強(qiáng)設(shè)備、所述均方差檢測(cè)設(shè)備、所述信噪比檢測(cè)設(shè)備、所述改進(jìn)型中值濾波設(shè)備、所述高斯濾波設(shè)備以及所述人體識(shí)別設(shè)備分別采用不同的片上芯片soc來實(shí)現(xiàn)。
附圖說明
以下將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方案進(jìn)行描述，其中：
圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方案示出的基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)的結(jié)構(gòu)方框圖。
附圖標(biāo)記：1風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備；2圖像采集設(shè)備；3電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備；4嵌入式處理設(shè)備
具體實(shí)施方式
下面將參照附圖對(duì)本發(fā)明的基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)的實(shí)施方案進(jìn)行詳細(xì)說明。
窗戶的作用，不只是用來看一看外面風(fēng)光的，在很大程度上，決定了我們生活的質(zhì)量，但有時(shí)，許多問題我們根本不會(huì)注意得到。
家是我們的棲息之所，是我們自己營造的一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的小環(huán)境，擋風(fēng)避雨，遮陽隔音，保護(hù)自己不受到任何來自外界的因素侵?jǐn)_。說是相對(duì)的獨(dú)立，是因?yàn)槲覀儾豢赡芡耆撾x外界的環(huán)境而獨(dú)自生活，我們需要室內(nèi)室外能有一個(gè)合理的交流與互換。在這個(gè)小環(huán)境中，人們需要有合適的溫度、濕度、空氣和光線，還要有適合自己的聲音環(huán)境。
如何在跳過人工操作的模式下，自行根據(jù)外部環(huán)境，例如風(fēng)速和路人通過情況，自動(dòng)判斷滿足人們需求的窗簾控制策略，是當(dāng)前窗戶相關(guān)控制模式研究的空白之處。為了克服上述不足，本發(fā)明搭建了一種基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)，解決了上述技術(shù)問題。
圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施方案示出的基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)的結(jié)構(gòu)方框圖，所述平臺(tái)包括風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備、圖像采集設(shè)備、電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備以及嵌入式處理設(shè)備，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備、所述圖像采集設(shè)備和所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備連接，所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備用于檢測(cè)吹過窗簾的實(shí)時(shí)風(fēng)速，所述圖像采集設(shè)備用于對(duì)窗簾外的場(chǎng)景進(jìn)行高清場(chǎng)景圖像采集以獲得高清場(chǎng)景圖像，所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備用于通過直流電機(jī)來控制窗簾的打開狀態(tài)與收起狀態(tài)之間的切換；
其中，所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出和所述圖像采集設(shè)備的輸出確定發(fā)送給所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備的控制信號(hào)。
接著，繼續(xù)對(duì)本發(fā)明的基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)的具體結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步的說明。
所述平臺(tái)還可以包括：對(duì)比度增強(qiáng)設(shè)備，位于窗簾支架內(nèi)部，與所述圖像采集設(shè)備連接，用于接收高清場(chǎng)景圖像，并對(duì)高清場(chǎng)景圖像執(zhí)行對(duì)比度增強(qiáng)處理以獲得增強(qiáng)圖像。
所述平臺(tái)還可以包括：均方差檢測(cè)設(shè)備，用于接收增強(qiáng)圖像，基于增強(qiáng)圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的像素值確定增強(qiáng)圖像像素值的均方差以作為目標(biāo)均方差輸出。
所述平臺(tái)還可以包括：
信噪比檢測(cè)設(shè)備，用于接收增強(qiáng)圖像，對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行噪聲分析，以獲得噪聲幅值最大的主噪聲信號(hào)和噪聲幅值次大的次噪聲信號(hào)，基于主噪聲信號(hào)、次噪聲信號(hào)以及增強(qiáng)圖像確定增強(qiáng)圖像的信噪比以作為目標(biāo)信噪比輸出，還用于對(duì)增強(qiáng)圖像進(jìn)行場(chǎng)景判斷以確定增強(qiáng)圖像內(nèi)像素點(diǎn)像素值的分布情況，基于所述分布情況對(duì)增強(qiáng)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行像素值分析以確定是否為噪聲點(diǎn)，將增強(qiáng)圖像內(nèi)各個(gè)噪聲點(diǎn)組成多個(gè)噪聲區(qū)域，確定每一個(gè)噪聲區(qū)域的面積和形狀，并將各個(gè)噪聲區(qū)域的面積匯總以獲取噪聲區(qū)域總面積；
改進(jìn)型中值濾波設(shè)備，分別與均方差檢測(cè)設(shè)備以及信噪比檢測(cè)設(shè)備連接，用于在目標(biāo)信噪比小于等于預(yù)設(shè)信噪比閾值且目標(biāo)均方差大于等于預(yù)設(shè)均方差閾值時(shí)，從省電狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)，接收每一個(gè)噪聲區(qū)域的形狀，基于每一個(gè)噪聲區(qū)域的形狀的幾何特征，將每一個(gè)噪聲區(qū)域拆分成多個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域，每一個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為方形、圓形或線形，對(duì)每一個(gè)噪聲區(qū)域，針對(duì)其被拆分后的各個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域，選擇對(duì)應(yīng)的中值濾波模板分別執(zhí)行中值濾波，以獲得各個(gè)子區(qū)域?yàn)V波圖案，并將各個(gè)子區(qū)域?yàn)V波圖案組合成濾波后的噪聲區(qū)域子圖像，并將增強(qiáng)圖像中的非噪聲區(qū)域與各個(gè)噪聲區(qū)域子圖像組合以獲得中值濾波圖像；
高斯濾波設(shè)備，分別與改進(jìn)型中值濾波設(shè)備、均方差檢測(cè)設(shè)備以及信噪比檢測(cè)設(shè)備連接，用于在目標(biāo)信噪比小于等于預(yù)設(shè)信噪比閾值且目標(biāo)均方差大于等于預(yù)設(shè)均方差閾值時(shí)，從省電狀態(tài)進(jìn)入工作狀態(tài)，接收中值濾波圖像并對(duì)中值濾波圖像進(jìn)行高斯濾波處理以獲得高斯濾波圖像；
人體識(shí)別設(shè)備，與高斯濾波設(shè)備連接，用于接收高斯濾波圖像，對(duì)高斯濾波圖像，用于基于人體上限灰度閾值和人體下限灰度閾值識(shí)別高斯濾波圖像中的人體像素，基于高斯濾波圖像中的所有人體像素組成人體子圖像，當(dāng)人體子圖像的面積與所述高斯濾波圖像的面積的比例大于等于預(yù)設(shè)比例閾值時(shí)，發(fā)出識(shí)別人體信號(hào)，否則，發(fā)出其他目標(biāo)信號(hào)；
其中，在增強(qiáng)圖像內(nèi)，多個(gè)噪聲區(qū)域之外的區(qū)域?yàn)榉窃肼晠^(qū)域；
其中，增強(qiáng)圖像內(nèi)像素點(diǎn)像素值的分布情況包括針對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)在增強(qiáng)圖像內(nèi)的所在區(qū)域確定該像素點(diǎn)像素值應(yīng)歸屬的像素值范圍；
其中，所述嵌入式處理設(shè)備分別與所述人體識(shí)別設(shè)備和所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備連接，用于在接收到所述識(shí)別人體信號(hào)時(shí)，向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送收起控制信號(hào)，同時(shí)停止基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)；所述嵌入式處理設(shè)備還用于在接收到所述其他目標(biāo)信號(hào)時(shí)，恢復(fù)基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)。
在所述平臺(tái)中：所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)包括：當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備輸出的風(fēng)速過快信號(hào)時(shí)，向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送收起控制信號(hào)。
在所述平臺(tái)中：所述嵌入式處理設(shè)備基于所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備的輸出向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送控制信號(hào)還包括：當(dāng)接收到所述風(fēng)力檢測(cè)設(shè)備輸出的風(fēng)速正常信號(hào)時(shí)，向所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)設(shè)備發(fā)送打開控制信號(hào)。
在所述平臺(tái)中：當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為方形時(shí)，每一個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域的大小為3×3、5×5或7×7，當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為圓形時(shí)，每一個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域的半徑為3像素、5像素或7像素，當(dāng)基準(zhǔn)子區(qū)域的形狀為線形時(shí)，每一個(gè)基準(zhǔn)子區(qū)域?yàn)橐粋€(gè)一維像素集合。
在所述平臺(tái)中：所述對(duì)比度增強(qiáng)設(shè)備、所述均方差檢測(cè)設(shè)備、所述信噪比檢測(cè)設(shè)備、所述改進(jìn)型中值濾波設(shè)備、所述高斯濾波設(shè)備以及所述人體識(shí)別設(shè)備分別采用不同的片上芯片soc來實(shí)現(xiàn)。
另外，中值濾波對(duì)脈沖噪聲有良好的濾除作用，特別是在濾除噪聲的同時(shí)，能夠保護(hù)信號(hào)的邊緣，使之不被模糊。這些優(yōu)良特性是線性濾波方法所不具有的。此外，中值濾波的算法比較簡單，也易于用硬件實(shí)現(xiàn)。所以，中值濾波方法一經(jīng)提出后，便在數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)得到重要的應(yīng)用。
中值濾波是基于排序統(tǒng)計(jì)理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號(hào)處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實(shí)值，從而消除孤立的噪聲點(diǎn)。方法是用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動(dòng)模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升(或下降)的為二維數(shù)據(jù)序列。二維中值濾波輸出為g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈w)}，其中，f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像。w為二維模板，通常為3*3，5*5區(qū)域，也可以是不同的的形狀，如線狀，圓形，十字形，圓環(huán)形等。
采用本發(fā)明的基于風(fēng)力檢測(cè)的窗簾狀態(tài)轉(zhuǎn)換平臺(tái)，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中缺乏對(duì)窗簾控制模式進(jìn)行深度研究的技術(shù)問題，通過對(duì)實(shí)時(shí)風(fēng)速進(jìn)行檢測(cè)和分析，以及對(duì)室外路人通行情況進(jìn)行檢測(cè)和分析，在上述分析的基礎(chǔ)上，自行打開或收起窗簾，滿足人們對(duì)窗簾遮風(fēng)以及保護(hù)隱私的需求，從而避免了人們對(duì)窗簾的過度關(guān)注，為人們提供了良好的居住環(huán)境。
可以理解的是，雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例披露如上，然而上述實(shí)施例并非用以限定本發(fā)明。對(duì)于任何熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言，在不脫離本發(fā)明技術(shù)方案范圍情況下，都可利用上述揭示的技術(shù)內(nèi)容對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案做出許多可能的變動(dòng)和修飾，或修改為等同變化的等效實(shí)施例。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術(shù)方案保護(hù)的范圍內(nèi)。