番外5>京都咖啡的味道——《地与光》

一位老人巧妙地避开智能看护设备,偷偷外出享受美味咖啡的故事。智能看护系统通过一系列高科技手段追踪老人的行踪,最终成功找回。本文展现了未来智能看护技术的发展趋势。

 

鸭川旁



微薄的一层河水映射着晨曦,缓缓地流动着,鸭川河床中的每一块石子都清晰可见,一只孤独的白鹭在河水里散着步。

西岸的一间卧室里同样被和煦的阳光洒满,老人面朝鸭川的方向打着坐,眼睛微闭,脸上的褶皱间散布着十多个大小不一的老年斑。

起居室里柔和的声音打断了清晨的宁静,“老爷子,早上好,测血压的时间到了。”

老爷子只是抬了下头,很享受阳光下的晨修,并没有搭理智能看护设备的请求。

“嗡嗡嗡……”黑底蓝斑的智能蜻蜓从起居室起飞,转了一条曲线绕到老爷子面前进行观测,随后轻轻停在老爷子的肩膀上。头部仍然不停地左右转动,观察着老爷子和周围的环境。

“体温35度,正常,面色偏红,请您到起居室测量血压。”智能看护设备继续呼唤道。

老爷子恋恋不舍地望了一眼窗外,起身走出卧室,坐在餐桌前的椅子上,把血压带绑在上臂。蜻蜓嗡地一声飞离肩膀,停回冰箱上的支架。


图片来自 pexels.com

“高压140,低压90,请您及时服用今日配药,并避免剧烈运动与刺激性饮食。已为您预订了相应的营养早餐,将在10分钟后送达。”

老爷子起身接水服药,随后端着半杯水走进卧室,打开阳台的玻璃门,站在阳台上欣赏窗外风景。

楼下已经有年轻人匆匆赶路,老人则许多穿着人工骨骼,下肢有强劲的支撑,步行的速度也不比年轻人慢多少。

有个年轻人一个踉跄差点跌倒,手里的咖啡纸杯脱手着地,咖啡全部撒了出来。年轻人顾不上拂去溅到衣服上的咖啡,急忙俯身去收拾,一边向路过的人哈腰致歉。

老爷子羡慕地盯着年轻人,多想他就是那个摔了杯子的年轻人,哪怕是面对散落一地的咖啡,这种被禁止饮用的美味,哪怕能闻一下也好……老爷子连连咽了几下口水,回味着曾经咖啡的回甘,嘴唇上微微甜涩的味道。

老爷子抬起手腕,瞅了眼看护手环上的时间,心生一计,回到起居室里,换上出门的衣服,偷偷在兜里塞了几个硬币。

“叮……”有人按响了门铃,“少々お待ちください(请稍等一下)”,老爷子快步走到门口,先轻轻拉上洗手间的门,摸索着穿上了出门的鞋子,才打开门去接早餐。

“咚……”门关上了,“将为您播放订阅的新闻,请享受您的早餐。”智能看护设备监测到早餐订单送达后,开始播报新闻。

冰箱上的蜻蜓左右转动脑袋,没有找到老爷子,振动翅膀飞到门廊,早餐盒放在门口的地上,仍然没有老爷子的踪影。蜻蜓继续飞向门口侦测,浴室的门是开的,老爷子不在。厕所的门是关着的,蜻蜓掉头划过一道曲线,回到支架上。

智能看护的监控屏幕上,步行数字停留在99步。


楼下

老爷子得意地从自动贩卖机下取出一罐黑咖啡,刚要打开,回头看了下背后,并没有蜻蜓追上来,喃喃自语道,“我真是脑子坏了,还喝什么垃圾咖啡,老子去喝手冲喽!”


房间内

十分钟后,洗手间的门仍然关着,智能看护设备呼唤智能看护手环启动心率监测,心率数字始终停在零上,各个设备的红色工作灯亮起,洗手间的门自动打开,蜻蜓快速起飞掉头,冲向门廊,钻进洗手间。手环套在腕子大小的卷纸上,针眼大的工作灯交替闪烁着蓝色与红色。

蜻蜓飞出洗手间又飞进浴室,检查完又飞去起居室与卧室,仍然一无所获。

智能看护设备上开启气味寻找模式,蜻蜓飞回门廊,侧落在外门上,线索停留在这里,但并没有缝隙能让蜻蜓追逐出去。

蜻蜓把门缝遍历了一圈,装满复眼的脑袋转向敞开着的阳台,翅膀猛地一扇,向阳台冲去。

智能看护设备打开了蜻蜓的城市智能电力模式,蜻蜓的翅膀在切割着无所不在的电磁信号时,依靠透明翅膀上密布的肉眼难以看出的转子们,竭力吸取着能量。

蜻蜓从三楼阳台直接盘旋着落至一层大厅,智能看护设备的灯突然亮了一下,蜻蜓在电梯口追踪到了老爷子的气味信息,像是一条模糊的烟雾,延伸到公寓楼的门口,并向左转向了。

智能看护设备一边申请楼外飞行许可,一边将老爷子失踪的信息发回服务器。

蜻蜓飞到离地面两米高的位置,追随着气味信息飞出公寓。

公寓楼屋檐下隐秘位置的燕窝里,一只家燕刚好飞出觅食,见到蜻蜓,像子弹一样把自己飞射过去。

蜻蜓的复眼快速地左右转动着,侧了一下翅膀,躲开家燕的猛扑,改为贴着房屋的墙壁飞行。

家燕的嘴扑了个空,但右爪戳破了蜻蜓右侧的后翅,甩动黑褐色的剪刀尾划过一道曲线掉头回来,煽动几下翅膀重新锁定了蜻蜓,嘴探下,奖励似的抚了一下抬起的右爪“啾啾”地叫着再次滑翔而来。

蜻蜓改变策略,落在一个穿和服老太太的花朵头饰上。老太太的同伴惊喜地指挥她不要动,兴奋地拍着照。

家燕像鹰一样盘旋了几圈,但不敢靠近,就近停在树枝上观察着。

老太太们向北走着,而老爷子的气味信息向南延伸,越来越淡。蜻蜓只好再次起飞,俯冲向树下的草丛。

家燕扑腾翅膀,亦步亦趋地向前挪了一棵树。

蜻蜓转动着脑袋,房间里智能看护设备的工作灯繁忙地闪烁着,快速地计算。蜻蜓用左右摇晃转动的脑袋突然锁定左侧巷子里的花丛中,两片动了几下的花瓣,起飞,避开路上的行人,悄悄地靠近过去。

两片“花瓣”中间是一只巨大蝴蝶的躯体,蝴蝶蓝色的"花瓣"与身下的花朵几乎融为一体,小心谨慎地吃着早饭。

图片来自 pexels.com

蜻蜓一边锁定家燕,一边锁定蝴蝶,寻找着最合适的飞行路线,确定自己刚好挡在家燕与蝴蝶之间时,突然加速扑向比自己还大的蝴蝶,在蝴蝶起飞的一刹那,扑在蝴蝶背上,一个翻转又躲在了花丛之中。

家燕也看到了更为肥美的蝴蝶,毫不留情地弹出爪子,连蝴蝶与花瓣一同攥在右爪,空出左爪向蜻蜓藏身的花丛快速挠了一下,扑了个空,但并不恋战,折返回去喂自己的小鸟去了。

蜻蜓右侧的后翅只剩下小半,飞行不稳,但仍然能够摇晃着起飞返回路口,贴着墙壁搜寻着老爷子。


咖啡馆内

老爷子满意地端着咖啡,与女服务员谈笑风生,“我最喜欢你们家的日式煮法,看上去烘的像意式的豆子,却能用低温滤出风味透亮口感醇厚的味道,真是太神奇了!”

女服务员开心地点着头时,看到了一路追寻老爷子而来的蜻蜓,指给老爷子看:“你的蜻蜓又找到你啦!不过你看它的翅膀!”

蜻蜓摇摇晃晃地停在老爷子肩头。家里的智能看护设备只剩下蓝色的工作灯在闪烁,飞行许可已申请取消,警报已解除,呼唤着老爷子重测血压。

老爷子也看到了蜻蜓破损的翅膀,心疼地摇摇头,“真是不好意思啦,我又贪嘴害你受伤了……我儿子又要破费了,但愿他给你买了保险……”

女服务员也探向蜻蜓安慰地说道:“你家老爷子很乖哦,这次点的是低因咖啡哦!”



发现:

智能看护中心,由一整套互联设备组成,除了将看护对象各方面的数据传至云端,还可以自主识别看护对象的状态、突发状况,并保持与警察局、医院、家属及其他相关政府机构的联系。每套智能看护中心包括但不限于以下设备:

智能看护设备,每个看护单元的核心控制器,除了能够与看护对象智能互动,还可以控制其他智能设备为其工作。

仿生蜻蜓,因为隐私问题,家庭室内摄像头已被逐渐取缔,固定机位的摄像头也早已过时,拥有更佳机动能力,并携带多感官传感器的仿生蜻蜓逐渐流行开来,在利用Wi-Fi信号随时充电的技术加持下,仿生蜻蜓已具备在人口密集聚集区域内的无间断工作能力。

智能看护手环,作为看护对象身体监测数据的主要实施设备,绝大多数购买者要求禁止使用者私自摘掉手环,但遭到几乎所有使用者的反对,"被监护者"称之为新手铐。


作者按:

昨晚看了朋友圈有人在发独居老人去世数月后才被发现的文章,心中戚戚然,总希望未来的科技能更多地为老人做点什么,毕竟,我们都有父母,而且自己也早晚有一天会……想方设法瞒过看护,偷偷地出去吃东西……



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### 流法C++源代码解析应用 #### 流法原理 流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储阈值处理**:计算出的流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的流场信息。 在实际应用中,流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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