一种基于物联网平台的大数据存储系统的制作方法

1.本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于物联网平台的大数据存储系统。


背景技术：

2.拿铁是最为国人熟悉的意式咖啡品项。它是在沉厚浓郁的espresso中，加进等比例，甚至更多牛奶的花式咖啡。有了牛奶的温润调味，让原本甘苦的咖啡变得柔滑香甜，甘美浓郁。咖啡中有咖啡因，咖啡因可以刺激中枢神经，从而具有提神醒脑的作用。
3.对于职场人士而言，久坐于写字楼内电脑办公时，需要保证每天大脑有足够长的清醒时间，拿铁的柔滑香甜并带有提神醒脑功效使其成为职场办公人士热爱的饮品之一。因拿铁是由咖啡和牛奶配比而成，咖啡有提神作用，牛奶却是具有安神作用。牛奶加的多时，提神效果会减弱，牛奶加的少时，很多消费者接受不了咖啡的甘苦。亟需一种大数据存储系统，可以在消费者口味接受范围内，根据当前状态值提供合适的拿铁咖啡调配数据。因此，设计可根据状态控制拿铁中牛奶摄入比例的一种基于物联网平台的大数据存储系统是很有必要的。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于物联网平台的大数据存储系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网平台的大数据存储系统，包括口味分析模块、状态分析模块和配比输出模块，所述口味分析模块与配比输出模块电连接，所述状态分析模块与配比输出模块网络连接，所述口味分析模块用于通过大数据分析消费者对拿铁的口味喜好，所述状态分析模块用于分析消费者在购买拿铁时的精神状态，所述配比输出模块用于在消费者购买拿铁时输出当前拿铁的最佳口味配比值。
6.根据上述技术方案，所述口味分析模块包括人脸录入模块、数据获取模块和数据整理模块，所述人脸录入模块用于识别录入消费者人脸信息，所述数据获取模块与人脸录入模块电连接，所述数据获取模块用于获取当前消费者购买拿铁的口味配比数据，所述数据整理模块与数据获取模块电连接，所述数据整理模块用于整理当前消费者历史拿铁订单的口味配比数据。
7.根据上述技术方案，所述状态分析模块包括操控监测模块、动态摄像模块和时间记录模块，所述操作监测模块用于监测消费者操控电脑的频率，所述动态摄像模块与操控监测模块电连接，所述动态摄像模块用于在电脑端拍摄消费者的工作画面，所述时间记录模块用于记录消费者工作时处于精神状态低迷时间段，所述动态摄像模块包括眼球追踪子模块和判断子模块，所述眼球追踪子模块用于根据拍摄的成像画面信息实时追踪锁定消费者的眼球信息，所述判断子模块与眼球追踪子模块以及时间记录模块电连接，所述判断子模块用于根据拍摄的成像画面信息判断识别人像特征。
8.根据上述技术方案，所述配比输出模块包括信息匹配模块和配比数据计算模块，所述信息匹配模块与人脸录入模块电连接，所述信息匹配模块用于通过人脸信息调取当前人脸信息匹配数据库提供的拿铁口味数据，所述配比数据计算模块与信息匹配模块电连接，所述配比数据计算模块用于根据口味数据和消费者精神状态值计算拿铁的口味配比值。
9.根据上述技术方案，所述大数据存储系统的运行方法主要包括以下步骤：
10.步骤s1：消费者首次在拿铁自助购买平台购买拿铁时，通过口味分析模块录入人脸信息，并注册建立当前消费者的大数据存储系统；
11.步骤s2：消费者将办公电脑端登录大数据存储系统，实现电脑端与拿铁自助购买平台基于物联网互联；
12.步骤s3：消费者在拿铁自助购买平台的后续手动选择口味订单被口味分析模块获取，并对当前消费者饮用拿铁口味适应范围进行分析，得出分析结果后开启自适应口味的购买选项；
13.步骤s4：消费者在电脑端前工作过程中，状态分析模块通过电脑端硬件功能监测并对当前消费者的工作精神状态值w进行分析计算；
14.步骤s5：消费者需要购买拿铁时，拿铁自助购买平台处的配比输出模块匹配消费者口味接受范围和当前的精准状态值后，分析计算当前销售拿铁的口味配比值，并以当前配比值开始制作拿铁。
15.根据上述技术方案，所述步骤s3进一步包括以下步骤：
16.步骤s31：消费者在注册建立个人的大数据存储系统后，后续购买拿铁时通过人脸识别信息登入大数据存储系统后，进行口味选择并下单；
17.步骤s32：数据获取模块获取消费者选择的口味配比数据，并录入大数据存储系统储存；
18.步骤s33：随着消费者手动选择购买次数增加，大数据存储系统内存储当前消费者历史拿铁的口味配比数据达到可分析值时，数据整理模块开始整理历史口味配比数据；
19.步骤上s34：经数据整理模块对历史口味配比数据统计整理后，上传数据整理结果至口味分析模块，口味分析模块根据整理结果输出当前消费者饮用拿铁时的口味配比接受范围，开启自适应口味的购买选项。
20.根据上述技术方案，所述步骤s34进一步包括以下步骤：
21.步骤s341：数据整理模块分别计算每一单牛奶占整杯拿铁的比值q，分别得到比值集合{q1、q2…qn
}；
22.步骤s342：将比值集合{q1、q2…qn
}由小至大排列后，分别计算排列后集合前10％的平均值和集合后10％的平均值，进而得到最小比值q
min
和最大比值q
max
；
23.步骤s343：口味分析模块获取q
min
值和q
max
值，输出当前消费者饮用拿铁时的口味配比接受范围区间为[q
min
,q
max
]。
[0024]
根据上述技术方案，所述步骤s4进一步包括以下步骤：
[0025]
步骤s41：在当前消费者的自适应口味的购买选项开启后，状态分析模块启动，消费者在电脑端前工作过程中，操控监测模块监测电脑的操作频率，当电脑超过单位时间未操作时，操作监测模块触发电信号至动态摄像模块；
[0026]
步骤s42：动态摄像模块启动，控制电脑端拍摄消费者的工作画面；
[0027]
步骤s43：眼球追踪子模块在拍摄画面中，根据眼球特征锁定追踪眼球画面信息，追踪失败时输出电信号至时间记录模块；
[0028]
步骤s44：判断子模块根据拍摄画面识别判断是否存在人像特征，判断存在时输出电信号至时间记录模块
[0029]
步骤s445：时间记录模块建立计时时间轴，当眼球追踪子模块和判断子模块同时输出电信号时，时间记录模块在计时时间轴上的对应时间处进行标记；
[0030]
步骤s446：状态分析模块在计时时间轴上获取需要分析的周期时间段，并计算当前消费者的工作精神状态值w。
[0031]
根据上述技术方案，所述捕捉s5进一步包括以下步骤：
[0032]
步骤s51：消费者工作期间前往写字楼的拿铁自助购买平台购买拿铁时，信息匹配模块验证消费者人脸信息，登入大数据存储系统后，匹配当前费者饮用拿铁时的口味配比接受范围区间[q
min
,q
max
]以及工作精神状态值w；
[0033]
步骤s52：配比数据计算模块根据消费者工作精神状态值w和当前费者饮用拿铁时的口味配比接受范围区间[q
min
,q
max
]，开始分析计算当前销售拿铁的最佳口味配比值，并以当前配比值开始制作拿铁。
[0034]
根据上述技术方案，所述步骤s446中当前消费者的工作精神状态值w的计算公式为：
[0035][0036]
其中，w为当前消费者的工作精神状态值，t为状态分析模块分析统计状态的周期时间值，t为计时时间轴上，在t周期时间内被标记时间段的累加值，k为工作精神状态转换系数，式中，可知t的区间为[0,t]，因此计算得出精神状态值w的区间为[0,k]，当被标记时间段t值越大时，则周期时间内，消费者上班瞌睡时间越久，整体工作精神状态值w越低，反之则越高；
[0037]
所述步骤s52中，在消费者工作精神状态值为w时，拿铁的最佳口味配比值计算公式为：
[0038][0039]
其中，q为当前销售拿铁的最佳口味配比值，即牛奶占整杯拿铁的比值，q
min
为消费者能接受的牛奶最少占比值，q
max
为消费者能接受的牛奶最多占比值，式中，当精神状态值w在其区间[0,k]内越大时，所增加的牛奶变量比值越多，则整体牛奶占比越大，因此时消费者精神状态较好，可以选择牛奶比例较多的拿铁，带来更好的饮用口感；反之当精神状态值w越低，所增加的牛奶变量比值越少，因此时消费者精神状态较差，需要牛奶比例较少的拿铁，带来更好的提升效果。
[0040]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有口味分析模块、状态分析模块和配比输出模块，可以在消费者口味接受范围内，根据消费者购买拿铁前的工作精神状态值提供拿铁的最佳口味配比值的调配数据，使售出的拿铁保证提神醒脑作用同时，尽可能不牺牲柔滑香甜的口感。
附图说明
[0041]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0042]
图1是本发明的系统模块组成示意图。
具体实施方式
[0043]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0044]
请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于物联网平台的大数据存储系统，包括口味分析模块、状态分析模块和配比输出模块，口味分析模块与配比输出模块电连接，状态分析模块与配比输出模块网络连接，口味分析模块用于通过大数据分析消费者对拿铁的口味喜好，状态分析模块用于分析消费者在购买拿铁时的精神状态，配比输出模块用于在消费者购买拿铁时输出当前拿铁的最佳口味配比值；通过设置有口味分析模块、状态分析模块和配比输出模块，可以在消费者口味接受范围内，根据消费者购买拿铁前的工作精神状态值提供拿铁的最佳口味配比值的调配数据，使售出的拿铁保证提神醒脑作用同时，尽可能不牺牲柔滑香甜的口感。
[0045]
口味分析模块包括人脸录入模块、数据获取模块和数据整理模块，人脸录入模块用于识别录入消费者人脸信息，数据获取模块与人脸录入模块电连接，数据获取模块用于获取当前消费者购买拿铁的口味配比数据，数据整理模块与数据获取模块电连接，数据整理模块用于整理当前消费者历史拿铁订单的口味配比数据。
[0046]
状态分析模块包括操控监测模块、动态摄像模块和时间记录模块，操作监测模块用于监测消费者操控电脑的频率，动态摄像模块与操控监测模块电连接，动态摄像模块用于在电脑端拍摄消费者的工作画面，时间记录模块用于记录消费者工作时处于精神状态低迷时间段，动态摄像模块包括眼球追踪子模块和判断子模块，眼球追踪子模块用于根据拍摄的成像画面信息实时追踪锁定消费者的眼球信息，判断子模块与眼球追踪子模块以及时间记录模块电连接，判断子模块用于根据拍摄的成像画面信息判断识别人像特征。
[0047]
配比输出模块包括信息匹配模块和配比数据计算模块，信息匹配模块与人脸录入模块电连接，信息匹配模块用于通过人脸信息调取当前人脸信息匹配数据库提供的拿铁口味数据，配比数据计算模块与信息匹配模块电连接，配比数据计算模块用于根据口味数据和消费者精神状态值计算拿铁的口味配比值。
[0048]
大数据存储系统的运行方法主要包括以下步骤：
[0049]
步骤s1：消费者首次在拿铁自助购买平台购买拿铁时，通过口味分析模块录入人脸信息，并注册建立当前消费者的大数据存储系统；
[0050]
步骤s2：消费者将办公电脑端登录大数据存储系统，实现电脑端与拿铁自助购买平台基于物联网互联；
[0051]
步骤s3：消费者在拿铁自助购买平台的后续手动选择口味订单被口味分析模块获取，并对当前消费者饮用拿铁口味适应范围进行分析，得出分析结果后开启自适应口味的
购买选项；
[0052]
步骤s4：消费者在电脑端前工作过程中，状态分析模块通过电脑端硬件功能监测并对当前消费者的工作精神状态值w进行分析计算；
[0053]
步骤s5：消费者需要购买拿铁时，拿铁自助购买平台处的配比输出模块匹配消费者口味接受范围和当前的精准状态值后，分析计算当前销售拿铁的口味配比值，并以当前配比值开始制作拿铁。
[0054]
步骤s3进一步包括以下步骤：
[0055]
步骤s31：消费者在注册建立个人的大数据存储系统后，后续购买拿铁时通过人脸识别信息登入大数据存储系统后，进行口味选择并下单；
[0056]
步骤s32：数据获取模块获取消费者选择的口味配比数据，并录入大数据存储系统储存；
[0057]
步骤s33：随着消费者手动选择购买次数增加，大数据存储系统内存储当前消费者历史拿铁的口味配比数据达到可分析值时，数据整理模块开始整理历史口味配比数据；
[0058]
步骤上s34：经数据整理模块对历史口味配比数据统计整理后，上传数据整理结果至口味分析模块，口味分析模块根据整理结果输出当前消费者饮用拿铁时的口味配比接受范围，开启自适应口味的购买选项。
[0059]
步骤s34进一步包括以下步骤：
[0060]
步骤s341：数据整理模块分别计算每一单牛奶占整杯拿铁的比值q，分别得到比值集合{q1、q2…qn
}；
[0061]
步骤s342：将比值集合{q1、q2…qn
}由小至大排列后，分别计算排列后集合前10％的平均值和集合后10％的平均值，进而得到最小比值q
min
和最大比值q
max
；
[0062]
步骤s343：口味分析模块获取q
min
值和q
max
值，输出当前消费者饮用拿铁时的口味配比接受范围区间为[q
min
,q
max
]。
[0063]
步骤s4进一步包括以下步骤：
[0064]
步骤s41：在当前消费者的自适应口味的购买选项开启后，状态分析模块启动，消费者在电脑端前工作过程中，操控监测模块监测电脑的操作频率，当电脑超过单位时间未操作时，操作监测模块触发电信号至动态摄像模块；
[0065]
步骤s42：动态摄像模块启动，控制电脑端拍摄消费者的工作画面；
[0066]
步骤s43：眼球追踪子模块在拍摄画面中，根据眼球特征锁定追踪眼球画面信息，追踪失败时输出电信号至时间记录模块；
[0067]
步骤s44：判断子模块根据拍摄画面识别判断是否存在人像特征，判断存在时输出电信号至时间记录模块
[0068]
步骤s445：时间记录模块建立计时时间轴，当眼球追踪子模块和判断子模块同时输出电信号时，时间记录模块在计时时间轴上的对应时间处进行标记；
[0069]
步骤s446：状态分析模块在计时时间轴上获取需要分析的周期时间段，并计算当前消费者的工作精神状态值w。
[0070]
捕捉s5进一步包括以下步骤：
[0071]
步骤s51：消费者工作期间前往写字楼的拿铁自助购买平台购买拿铁时，信息匹配模块验证消费者人脸信息，登入大数据存储系统后，匹配当前费者饮用拿铁时的口味配比
接受范围区间[q
min
,q
max
]以及工作精神状态值w；
[0072]
步骤s52：配比数据计算模块根据消费者工作精神状态值w和当前费者饮用拿铁时的口味配比接受范围区间[q
min
,q
max
]，开始分析计算当前销售拿铁的最佳口味配比值，并以当前配比值开始制作拿铁。
[0073]
步骤s446中当前消费者的工作精神状态值w的计算公式为：
[0074][0075]
其中，w为当前消费者的工作精神状态值，t为状态分析模块分析统计状态的周期时间值，t为计时时间轴上，在t周期时间内被标记时间段的累加值，k为工作精神状态转换系数，式中，可知t的区间为[0,t]，因此计算得出精神状态值w的区间为[0,k]，当被标记时间段t值越大时，则周期时间内，消费者上班瞌睡时间越久，整体工作精神状态值w越低，反之则越高；
[0076]
步骤s52中，在消费者工作精神状态值为w时，拿铁的最佳口味配比值计算公式为：
[0077][0078]
其中，q为当前销售拿铁的最佳口味配比值，即牛奶占整杯拿铁的比值，q
min
为消费者能接受的牛奶最少占比值，q
max
为消费者能接受的牛奶最多占比值，式中，当精神状态值w在其区间[0,k]内越大时，所增加的牛奶变量比值越多，则整体牛奶占比越大，因此时消费者精神状态较好，可以选择牛奶比例较多的拿铁，带来更好的饮用口感；反之当精神状态值w越低，所增加的牛奶变量比值越少，因此时消费者精神状态较差，需要牛奶比例较少的拿铁，带来更好的提升效果。
[0079]
实施例一：消费者a在拿铁自助购买平台准备选择自适应口味的购买选项购买拿铁，历史手动选择口味订单被口味分析模块获取，分析得出消费者a的能接受的牛奶占拿铁比值区间[0.1,0.6]，状态分析模块统计消费者周期时间t＝100分钟内被标记时间段的累加值t＝10分钟，工作精神状态转换系数k＝100，则消费者a的工作精神状态值配比输出模块分析计算当前销售拿铁的最佳口味配比值最终并以牛奶占拿铁55％比例开始制作拿铁。
[0080]
实施例二：消费者b在拿铁自助购买平台准备选择自适应口味的购买选项购买拿铁，历史手动选择口味订单被口味分析模块获取，分析得出消费者b的能接受的牛奶占拿铁比值区间[0.3,0.5]，状态分析模块统计消费者周期时间t＝100分钟内被标记时间段的累加值t＝50分钟，工作精神状态转换系数k＝100，则消费者a的工作精神状态值配比输出模块分析计算当前销售拿铁的最佳口味配比值最终并以牛奶占拿铁40％比例开始制作拿铁。
[0081]
实施例三：消费者c在拿铁自助购买平台准备选择自适应口味的购买选项购买拿铁，历史手动选择口味订单被口味分析模块获取，分析得出消费者b的能接受的牛奶占拿铁
比值区间[0,0.5]，状态分析模块统计消费者周期时间t＝100分钟内被标记时间段的累加值t＝80分钟，工作精神状态转换系数k＝100，则消费者a的工作精神状态值配比输出模块分析计算当前销售拿铁的最佳口味配比值最终并以牛奶占拿铁10％比例开始制作拿铁。
[0082]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0083]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。