【技术实现步骤摘要】
体形弯曲度大数据计算平台
本专利技术涉及大数据计算领域，尤其涉及一种体形弯曲度大数据计算平台。
技术介绍
随着大数据的数据量越来越大，地理数据数据处理与分析的时间耗费就越大。因此，传统的数据处理技术和串行计算技术难以满足高精细地理大数据处理的需求。SuperMap支持并行计算，有效的提高了大数据处理的效率。并行计算是将一个任务分解成若干个小任务并协同执行以完成求解的过程，是增强复杂问题解决能力和提升性能的有效途径。并行计算可以通过多种途径实现，包括多进程、多线程以及其他多种方式，SuperMap是通过多线程方式实现并行计算的，可充分和更加高效地利用多核计算资源，从而降低单个问题的求解时间，节省成本，也能够满足更大规模或更高精度要求的问题求解需求。
技术实现思路
为了解决当前拉杆箱缺乏有效助力机制的技术问题，本专利技术提供了一种体形弯曲度大数据计算平台，引入大数据计算节点对拉杆箱持有人的当前体形弯曲度进行辨识，以基于辨识结果确定是否执行拉杆箱推动助力动作，以增强拉杆箱的智能化等级，方便拉杆箱持有人的...
【技术保护点】
1.一种体形弯曲度大数据计算平台，所述平台包括：/n作用力测量设备，设置在拉杆箱的把手上，用于检测当前作用在拉杆箱的把手上的作用力，以作为当前作用力输出；/n作用力报警设备，与所述作用力测量设备连接，用于接收所述当前作用力，并在所述当前作用力小于把手受力极限的差值达到预设差值阈值时，发出把手断裂预警信号。/n
【技术特征摘要】
1.一种体形弯曲度大数据计算平台，所述平台包括：
作用力测量设备，设置在拉杆箱的把手上，用于检测当前作用在拉杆箱的把手上的作用力，以作为当前作用力输出；
作用力报警设备，与所述作用力测量设备连接，用于接收所述当前作用力，并在所述当前作用力小于把手受力极限的差值达到预设差值阈值时，发出把手断裂预警信号。
2.如权利要求1所述的体形弯曲度大数据计算平台，其特征在于，所述平台还包括：
体形采集设备，设置在拉杆箱的侧面，用于面对拉杆箱的持有人进行体形拍摄，以获得并输出持有人体形图像；
旋转处理设备，与所述体形采集设备连接，用于接收所述持有人体形图像，获取所述持有人体形图像中各个对象的放置角度，并基于预设角度阈值对所述持有人体形图像中的每一个对象进行放置角度的纠正，以使得所述持有人体形图像中的每一个对象的放置角度与所述预设角度阈值的偏差小于预设角度阈值，其中，所述旋转处理设备输出旋转处理图像。
3.如权利要求2所述的体形弯曲度大数据计算平台，其特征在于，所述平台还包括：
变步长自适应滤波设备，与所述旋转处理设备连接，用于接收所述旋转处理图像，用于对所述旋转处理图像执行变步长自适应滤波处理，以获得对应的自适应滤波图像；
边缘点测量设备，与所述变步长自适应滤波设备连接，用于接收所述自适应滤波图像，对所述自适应滤波图像中的每一个像素点进行是否为边缘像素点的检测动作，并输出所述自适应滤波图像的全部像素点数量和所述自适应滤波图像的全部边缘像素点数量；
倍数识别设备，与所述边缘点测量设备连接，用于接收所述自适应滤波图像的全部像素点数量和所述自适应滤波图像的全部边缘像素点数量，将所述自适应滤波图像的全部像素点数量除以所述自适应滤波图像的全部边缘像素点数量以获得边缘参考倍数；
模式选择设备，与所述倍数识别设备连接，用于接收所述边缘参考倍数，并在所述边缘参考倍数超过限量时，发出第一滤波切换信号，以及在所述边缘参考倍数未超过限量时，发出第二滤波切换信号；
第一小波滤波设备，分别与所述模式选择设备和所述边缘点测量设备连接，用于在接收到所述第二滤波切换信号时，从省电状态进入工作状态，并在所述工作状态下执行以下操作：对所述自适应滤波图像执行小波域的WIENER滤波处理，以获得相应的滤波图像以作为第一滤波图像输出；
第二小波滤波设备，分别与所述模式选择设备和所述边缘点测量设备连接，用于在接收到所述第一滤波切换信号时，从省电状态进入工作状态，并在所述工作状态下执行以下操作：对所述自适应滤波图像进行小波分割以获得第一层到第P层的各个高频系数以及获得第P层的各个低频系数，将数值低于预设阈值...
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