[發明專利]一種基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備在審
| 申請號: | 202310313650.0 | 申請日: | 2023-03-28 |
| 公開(公告)號: | CN116520977A | 公開(公告)日: | 2023-08-01 |
| 發明(設計)人: | 王冠云;嚴子涵;林于笑童;米海鵬;張洋;孫凌云 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G06F3/01 | 分類號: | G06F3/01;G06V20/40;G06V40/20;G06T5/00;G01S17/89 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 33200 | 代理人: | 萬尾甜;韓介梅 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 激光 成像 實現 地表 檢測 穿戴 設備 | ||
1.一種基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備,其特征在于,包括檢測組件、處理與輔助組件;所述檢測組件包括激光發射器和感光元件,固定在用戶的鞋上,在用戶運動過程中檢測組件基于激光散斑成像方法獲取不同地表對應的散斑圖案的視頻;處理與輔助組件用于對獲取到的散斑圖案視頻進行預處理和分類,利用散斑圖案實現地表檢測。
2.根據權利要求1所述的基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備,其特征在于,檢測組件中激光發射器與感光元件平行、緊密放置在一起,并均與地表平行,以維持信噪比;處理與輔助組件包括控制模塊以及輔助部件,控制模塊其功能主要包括:(1)獲取感光元件拍攝的視頻,(2)處理獲取的視頻并將檢測到的地表類型返回給用戶。
3.根據權利要求1所述的基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備,其特征在于,在用戶運動過程中激光發射器發出的激光照射到地表、反射被感光元件接收并形成具有散斑圖案的圖像,感光元件持續接收則得到相應視頻;處理與輔助組件對獲取的視頻進行處理,包括:預處理和地表識別分類;
所述預處理的目的是從視頻中提取出理想的散斑圖案用于后續的地表識別,包括:
(1)步態識別,識別出腳與地面接觸對應的視頻幀;
(2)裁剪(1)中提取出的視頻幀以初步去除模糊散斑圖案區域并擴大圖片樣本數量;
(3)進一步去除具有部分模糊區域的圖像;
(4)再進一步去除具有模糊條紋的圖像,從而得到具有高質量散斑圖案的圖像集合。
4.根據權利要求3所述的基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備,其特征在于,其中:(1)中具體為:首先將視頻片段中所有幀轉換為單通道的灰度圖像,計算每一幀的灰度值方差,并判斷是否大于預設的第一篩選閾值,若大于則為高方差,將其識別為可能的腳與地面接觸對應的視頻幀;所述第一篩選閾值為上一視頻片段中所有灰度值方差按降序排列后第8%位對應的方差;
同時引入相鄰幀輔助識別,以提高對噪聲的魯棒性,對于某一視頻幀而言,只有在它的前一幀和后一幀都具有高方差時才被認為是腳與地面接觸對應的視頻幀。
5.根據權利要求3所述的基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備,其特征在于,步驟(2)中,在圖像的同一寬度方向上即對應用戶腳寬方向,散斑圖案的模糊或清晰通常是相似的,因此,為了在裁剪過程中高效地去除模糊部分,先僅在圖像高度方向上滑動提取窗口以裁剪出大小為256×256的圖像塊并檢查圖像塊是否清晰,如果裁剪后的圖像塊清晰,則其對應的整行圖像都可被認為是清晰的;
判斷是否清晰的方法為:通過比較圖像塊的灰度值方差與預設的第二篩選閾值,若大于第二篩選閾值則認為其具有清晰的散斑圖案并將其保存在緩沖區中;
所述第二篩選閾值為(1)提取得到的所有視頻幀按灰度值方差降序排列第20%位對應的方差。
6.根據權利要求3所述的基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備,其特征在于,步驟(3)中,先對(2)得到的圖像塊進行直方圖均衡,以增強對比度突出散斑圖案的特征;將每個圖像塊均勻地分成四個部分,并計算每個部分的灰度值之和,如果任意兩個灰度值和之間的差都低于給定閾值,則此圖像塊不是模糊的;將經過上述篩選條件得出的模糊圖像塊丟棄。
7.根據權利要求3所述的基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備,其特征在于,步驟(4)中,使用Gabor濾波器來識別圖像塊中是否存在條紋圖案,對每個輸入的圖像塊,應用8個不同朝向的Gabor濾波器,其朝向分別為30、60、120、150、210、240、300和330度,濾波后的結果為灰度圖像,首先計算每個濾波結果的灰度值之和,如果任意兩個灰度值和之間的差都低于給定的閾值,則認為此圖像塊中的散斑圖案沒有條紋圖案,是具備高質量散斑圖案的圖像塊,將作為預處理過程的最終輸出并用于后續分類。
8.根據權利要求1所述的基于激光散斑成像實現地表檢測的可穿戴設備,其特征在于,在設備使用過程中,對感光元件所獲取的視頻片段,首先對其進行預處理,如果預處理沒有輸出圖像結果,則向用戶反饋“None”信號;反之,預處理的輸出結果將均被輸入到訓練好的地表分類模型中,每一張輸入圖片都將對應一個地表類型輸出結果,所有輸出結果中出現頻率最高的地表類型將作為當前視頻片段對應的地表檢測結果反饋給用戶。
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