[發(fā)明專利]一種基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法和系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110708618.3 | 申請日: | 2021-06-25 |
| 公開(公告)號: | CN113327244A | 公開(公告)日: | 2021-08-31 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 程會云;王西穎;史明 | 申請(專利權(quán))人: | 南京愛奇藝智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00;G06T7/136;G06T7/80;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京繪聚高科知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11832 | 代理人: | 陳衛(wèi) |
| 地址: | 210038 江蘇省南京市南*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 計算機 視覺 手柄 控制器 led 定位 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,包括:
通過多個攝像頭獲取手柄控制器多個使用狀態(tài)下的二維圖像;
利用計算機視覺方法對所述二維圖像中的led燈進行定位。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,所述利用計算機視覺方法對所述二維圖像中的led燈進行定位包括:
利用滑動窗口策略對所述二維圖像進行遍歷;
對每次滑動窗口遍歷后的二維圖像區(qū)域進行特征提取;
利用分類器對提取到的特征進行分類;
針對分類結(jié)果中包含手柄控制器的區(qū)域,利用閾值分割方法計算得到每個led燈在所述二維圖像中的成像;
對分割錯誤的圖像進行過濾。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,所述利用滑動窗口策略對所述二維圖像進行遍歷包括:
對滑動窗口的尺寸進行選擇;
利用滑動窗口對所述二維圖像進行遍歷,每次滑動窗口掃描圖像的重疊度為窗口較短邊的一半。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,所述對滑動窗口的尺寸進行選擇包括:
統(tǒng)計人工體學(xué)手臂相對相機的最大作業(yè)范圍;
根據(jù)所述最大作業(yè)范圍計算所述手柄控制器在圖像中的尺寸范圍;
將所述尺寸范圍分為多個區(qū)間段,每個所述區(qū)間段具有不同的寬高比,根據(jù)不同的寬高比類型形成多種滑動窗口。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,所述對每次滑動窗口遍歷后的二維圖像區(qū)域進行特征提取包括:
根據(jù)應(yīng)用的計算容量設(shè)計特征金子塔FPN網(wǎng)絡(luò);
利用所述特征金子塔FPN網(wǎng)絡(luò)對遍歷后的二維圖像區(qū)域進行特征提取。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,所述利用分類器對提取到的特征進行分類包括:
使用支持向量機SVM分類器對提取到的特征進行分類;
根據(jù)所述手柄控制器在候選區(qū)域的位置判斷所述候選區(qū)域是否完整包含手柄控制器;
若未完整包含,則舍棄所述候選區(qū)域。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,所述針對分類結(jié)果中包含手柄控制器的區(qū)域,利用閾值分割方法計算得到每個led燈在所述二維圖像中的成像包括:
對包含所述手柄控制器的候選區(qū)域計算自適應(yīng)閾值,其中,所述自適應(yīng)閾值的計算方法包括;
利用所述自適應(yīng)閾值對所述候選區(qū)域進行閾值分割進而得到每個led燈在所述二維圖像中的成像。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,所述對分割錯誤的圖像進行過濾包括:
根據(jù)人體工學(xué)手臂相對相機的最大作業(yè)范圍統(tǒng)計不同距離下的led燈成像大小和形態(tài)特征;
根據(jù)所述成像大小和形態(tài)特征去除誤分割的圖像。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位方法,其特征在于,所述根據(jù)所述成像大小和形態(tài)特征去除誤分割的圖像包括:
將所述led燈成像大小和形態(tài)特征作為led成像的先驗信息;
根據(jù)所述候選區(qū)域的大小和相似三角形原理估計手柄控制器與相機的距離,并從所述先驗信息中得到所述距離對應(yīng)的成像大小和形態(tài)特征以去除誤分割的圖像,其中,根據(jù)下式計算所述手柄控制器與相機距離:
depth=(scale_t*f)/scale_p
其中,depth為所述手柄控制器與相機距離,scale_p為物體的最大成像尺寸,scale_t為真實空間中物體的最大尺寸,f為焦距。
10.一種基于計算機視覺的手柄控制器led燈定位系統(tǒng),其特征在于,包括:
獲取單元,用于通過多個攝像頭獲取手柄控制器多個使用狀態(tài)下的二維圖像;
定位計算單元,用于利用計算機視覺方法對所述二維圖像中的led燈進行定位。
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