System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 数据滤波方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品制造方法及图纸_技高网

数据滤波方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品制造方法及图纸

技术编号:39956578 阅读:5 留言:0更新日期:2024-01-08 23:43
本申请涉及一种数据滤波方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品,包括:获取采集设备的待滤波数据,其中,所述待滤波数据为连续可读数据流;根据预设比例系数对所述待滤波数据进行比例滤波,得到第一数据流;对所述第一数据流进行边缘检测,得到多个检测特征点;分别对各检测特征点的数据流进行整合,得到多个第二数据流;根据预设PI系数对各第二数据流进行PI滤波,得到目标浮点数据。本申请提供的数据滤波方法基于三层滤波处理,能够在视频不失真不丢失关键帧的前提下,处理得到便于计算器进行后续分析处理的浮点数据,有效提升了协同机器人的数据处理能力。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理,特别是涉及一种数据滤波方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品


技术介绍

1、协同机器人配备的实时数据采集设备,例如相机、录音机等,获取到的数据过于精细冗杂,协同机器人在运行过程中,处理器需要执行多类型的数据分析任务及驱动任务,对于视频或音频等占用较大内存的数据流的处理过程将为机器人设备的处理器增加较大的计算资源占用压力。


技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够减轻协同机器人的计算机的资源占用问题,优化实时处理的资源占用率,在不失真不丢失关键帧前提下得到可用数据的数据滤波方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。

2、第一方面,本申请提供了一种数据滤波方法,包括:

3、获取采集设备的待滤波数据,其中,所述待滤波数据为连续可读数据流;

4、根据预设比例系数对所述待滤波数据进行比例滤波,得到第一数据流;

5、对所述第一数据流进行边缘检测,得到多个检测特征点;

6、分别对各检测特征点的数据流进行整合,得到多个第二数据流;

7、根据预设pi系数对各第二数据流进行pi滤波,得到目标浮点数据。

8、在其中一个实施例中,所述获取采集设备的待滤波数据,包括:

9、按照第一帧率采集原始数据;

10、获取预设时间内采集的原始数据作为所述待滤波数据。

11、在其中一个实施例中,所述第一数据流的帧率为第二帧率,其中,所述第二帧率小于所述第一帧率。

12、在其中一个实施例中,所述预设比例系数为使所述第一数据流不失真的最小比例系数。

13、在其中一个实施例中,所述对所述第一数据流进行边缘检测,得到多个检测特征点,包括:

14、检测所述第一数据流中的上升沿状态或下降沿状态;

15、根据所述上升沿状态和所述下降沿状态确定多个检测特征点。

16、在其中一个实施例中,分别对各检测特征点的数据流进行整合,得到多个第二数据流,包括:

17、根据所述检测特征点的所属类型以及所述检测特征点的所属时间范围,整合得到多个第二数据流。

18、第二方面,本申请还提供了一种数据滤波装置,包括:

19、获取模块,用于获取待滤波数据,其中,所述待滤波数据为连续可读数据流;

20、第一滤波模块,用于根据预设比例系数对所述待滤波数据进行比例滤波,得到第一数据流;

21、边缘检测模块,用于对所述第一数据流进行边缘检测,得到多个检测特征点;

22、第二滤波模块,用于分别对各检测特征点的数据流进行整合,得到多个第二数据流;

23、第三滤波模块,用于根据预设pi系数对各第二数据流进行pi滤波,得到目标浮点数据。

24、第三方面,本申请还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的数据滤波方法的步骤。

25、第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的数据滤波方法的步骤。

26、第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的数据滤波方法的步骤。

27、综上所述,本申请提出一种数据滤波方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品,包括:获取采集设备的待滤波数据,其中,所述待滤波数据为连续可读数据流;根据预设比例系数对所述待滤波数据进行比例滤波,得到第一数据流;对所述第一数据流进行边缘检测,得到多个检测特征点;分别对各检测特征点的数据流进行整合,得到多个第二数据流;根据预设pi系数对各第二数据流进行pi滤波,得到目标浮点数据。本申请提供的数据滤波方法基于三层滤波处理,能够在视频不失真不丢失关键帧的前提下,处理得到便于计算器进行后续分析处理的浮点数据,有效提升了协同机器人的数据处理能力。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据滤波方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取采集设备的待滤波数据,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一数据流的帧率为第二帧率,其中,所述第二帧率小于所述第一帧率。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设比例系数为使所述第一数据流不失真的最小比例系数。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一数据流进行边缘检测,得到多个检测特征点,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,分别对各检测特征点的数据流进行整合,得到多个第二数据流,包括:

7.一种数据滤波装置,其特征在于,包括:

8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的数据滤波方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的数据滤波方法的步骤。>

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的数据滤波方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种数据滤波方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取采集设备的待滤波数据,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一数据流的帧率为第二帧率,其中,所述第二帧率小于所述第一帧率。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设比例系数为使所述第一数据流不失真的最小比例系数。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第一数据流进行边缘检测,得到多个检测特征点,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,分别对各检测特征点的数据流进...

【专利技术属性】
技术研发人员:王超凡梁阁臻张国平王光能
申请(专利权)人:深圳市大族机器人有限公司
类型:发明
国别省市:

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