[發(fā)明專利]AR設(shè)備數(shù)據(jù)服務(wù)器狀態(tài)的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810235796.7
• 申請日: 2018-03-21
• 公開（公告）號: CN108334870A
• 公開（公告）日: 2018-07-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張悠;陳熹
• 申請（專利權(quán)）人: 四川意高匯智科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F11/32;G06F1/32;G06F11/30;G06T5/00;G06T7/13
• 代理公司: 北京天奇智新知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11340
• 代理人: 楊春

1.一種AR設(shè)備數(shù)據(jù)服務(wù)器狀態(tài)的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括：

面部識別數(shù)據(jù)獲得單元，用于進(jìn)行位于預(yù)定用戶周圍對象的分布式的用戶圖像面部識別，當(dāng)識別結(jié)果中的圖像信息符合預(yù)設(shè)條件時(shí)，通過AR設(shè)備的攝像頭獲得所述預(yù)定用戶周圍對象的動態(tài)和/或靜態(tài)圖像信息作為分布式AR數(shù)據(jù)；

預(yù)設(shè)時(shí)間獲取單元，用于獲得第一預(yù)設(shè)時(shí)間和第二預(yù)設(shè)時(shí)間；

AR設(shè)備數(shù)據(jù)服務(wù)器狀態(tài)傳輸單元，用于當(dāng)所述AR設(shè)備功耗高于第一預(yù)設(shè)值時(shí)，以與第一預(yù)設(shè)時(shí)間相關(guān)的第一預(yù)設(shè)方式采集并傳輸分布式AR數(shù)據(jù)到AR設(shè)備數(shù)據(jù)服務(wù)器，否則以與第二預(yù)設(shè)時(shí)間相關(guān)的第二預(yù)設(shè)方式采集并傳輸分布式AR數(shù)據(jù)到AR設(shè)備數(shù)據(jù)服務(wù)器；

功耗監(jiān)測單元，用于監(jiān)測所述AR設(shè)備數(shù)據(jù)服務(wù)器的功耗，當(dāng)功耗高于第二預(yù)設(shè)值時(shí)，發(fā)出告警信息。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一預(yù)設(shè)時(shí)間大于第二預(yù)設(shè)時(shí)間，且所述第一預(yù)設(shè)方式為采樣頻率高于第二預(yù)設(shè)方式下的采樣頻率的采樣方式。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述低功耗AR傳輸單元包括：

人臉數(shù)據(jù)采集子單元，用于讀取人的臉部圖像數(shù)據(jù)，首先采用多個(gè)角度的多個(gè)攝像頭對帶有背景的人臉圖像攝取；

臉部識別子單元，用于對臉部進(jìn)行檢測，從上述攝取的復(fù)雜背景圖像中通過確認(rèn)被檢測對象的人臉屬性提取人的臉部圖像；

其中提取人的臉部圖像包括對其邊界進(jìn)行計(jì)算和識別，其包括如下計(jì)算過程：

其中，k_mn表示圖像像素(m,n)的灰度值，K＝max(k_mn)，拍攝角度θ_mn∈[0,1]利用Tr公式對圖像進(jìn)行弧度灰度變換：

r＝2,…，N，N為大于2的自然數(shù)；

其中

其中θ_c為邊界識別閾值，由人臉邊界識別實(shí)驗(yàn)確定，接著再進(jìn)行如下計(jì)算：

變換系數(shù)k′_mn＝(K-1)θ_mn

接著對圖像邊界進(jìn)行提取，提取出的圖像邊界矩陣為

E_dges＝[k′_mn]

其中

k′_mn＝|k′_mn-min{k′_ij}|,(i,j)∈W

W是以像元(i,j)為中心的3×3窗口，

接著對邊界判斷結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，如果足夠識別，則結(jié)束，如果不足以識別，則對上述邊界識別閾值進(jìn)行調(diào)整，重復(fù)上述過程，直到得到良好邊界識別結(jié)果，其中，邊界識別閾值取值范圍為[0.3,0.8]；

第一判斷子單元，用于對識別圖像進(jìn)行初次判斷，判斷因子包括臉部姿勢、光照度、有無遮擋、臉部距離，首先是進(jìn)行臉部姿勢判斷，對識別圖像進(jìn)行對稱度及完整度判斷，對上述第二步獲得的圖像的對稱度進(jìn)行分析，如果對稱度滿足預(yù)設(shè)閾值要求，則認(rèn)為臉部水平姿勢正確，如果超過預(yù)設(shè)閾值要求，則認(rèn)為臉部水平姿勢不正確，即出現(xiàn)側(cè)臉過度或臉部傾斜過度現(xiàn)象，具體判斷算法為對得到的圖像進(jìn)行二值化，取閾值為80，大于80的像素點(diǎn)取0，其余置1，對二值化后的圖像分成左右兩部分分別求取水平方向的投影，得到兩部分的直方圖，計(jì)算直方圖之間的卡方距離，卡方距離越大表明水平對對稱度越差，接著對臉部完整度進(jìn)行判斷，即對識別出的臉部輪廓內(nèi)的臉部初始元素檢查，核對其眼睛、眉毛、嘴巴、下巴是否出現(xiàn)完全，如果缺少某個(gè)元素或不完整，則認(rèn)為識別時(shí)俯仰角度過大，接著對臉部有無遮擋進(jìn)行判斷，無遮擋時(shí)進(jìn)行后續(xù)處理，最后對臉部距離是否合適進(jìn)行判斷，當(dāng)適合識別的距離時(shí)，進(jìn)行后續(xù)處理，當(dāng)滿足上述條件時(shí)，進(jìn)行下面步驟。

第二判斷子單元，用于在人臉部圖像的特定區(qū)域中搜索關(guān)鍵的人臉特征點(diǎn)的位置，利用識別圖像中人眼候選區(qū)域的灰度直方圖分割，圖像閾值分割取灰度值最低的部分像素點(diǎn)的值為255，其它像素點(diǎn)的值為0，所述第二判斷子單元還包括瞳孔中心定位子單元，用于從兩只眼睛區(qū)域中檢測反射點(diǎn)，利用位置和亮度信息進(jìn)行眼睛塊的檢測，從左右眼睛區(qū)域中二值化的圖像中刪除亮度較高的連通塊，選擇位于最低位置的連通塊作為眼睛塊，并且上述瞳孔定位子單元還包括低功耗處理子單元，用于進(jìn)行色度空間變換，保留亮度分量，得到人眼區(qū)域的亮度圖像，對亮度圖像進(jìn)行直方圖線性均衡和對比度增強(qiáng)，接著進(jìn)行閾值變換，對閾值變換后的圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹處理，再對上述處理后的二值人眼區(qū)域?qū)嵤└咚古c中值平滑濾波，對平滑后的圖像再次進(jìn)行閾值變換，再進(jìn)行邊緣檢測，橢圓擬合并檢測輪廓中的圓，檢測半徑最大的圓即得到瞳孔的中心；

紋理特征信息獲得子單元，用于進(jìn)行上述定位后，對人臉識別數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用高通濾波器，將圖像標(biāo)準(zhǔn)化成一個(gè)零均值和單位方差的高斯函數(shù)分布，再對圖像進(jìn)行子塊分割，降維處理，計(jì)算圖像每個(gè)像素值與其相鄰點(diǎn)上的灰度值的二值關(guān)系，其次，通過對應(yīng)像素值點(diǎn)與加權(quán)權(quán)重相乘，然后相加形成了局部二值模式的編碼，最后通過采用多區(qū)域的直方圖作為圖像的紋理特征，局部紋理特征計(jì)算公式如下：

H_i,j＝∑_x,yI{h(x,y)＝i}I{(x,y)∈R_j})，i＝0,1,…n-1；j＝0,1,…D-1

其中H_i,j表示從圖像劃分的區(qū)域R_j中屬于第i個(gè)直方圖區(qū)間的個(gè)數(shù)，n為局部二值模式的統(tǒng)計(jì)模式特征的個(gè)數(shù)，D為人臉圖像的區(qū)域個(gè)數(shù)，對臉部重點(diǎn)區(qū)域和非重點(diǎn)區(qū)域的上述信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，接著進(jìn)行拼接，綜合得到整幅人臉部圖像的紋理特征信息；

比較與傳輸子單元，用于對上述得到的整幅人臉部圖像的紋理特征信息與人臉檔案數(shù)據(jù)庫中的臉部紋理特征信息進(jìn)行對比和傳輸，從而實(shí)現(xiàn)基于低功耗人臉識別的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)獲取與傳輸。