[发明专利]三维立体空间中的多目标跟踪方法无效

专利信息
申请号: 201110066916.3 申请日: 2011-03-18
公开(公告)号: CN102169366A 公开(公告)日: 2011-08-31
发明(设计)人: 汤牧天 申请(专利权)人: 汤牧天
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01;G06F3/033
代理公司: 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 代理人: 黄明哲
地址: 211100 江苏省南京*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 三维立体 空间 中的 多目标 跟踪 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及计算机立体视觉(Stereo Vision)、通信编码(Channel Coding)、计算机搜索技术(Computer Searching Methods)、模式识别(Pattern Recognition)和数值分析(Numerical Analysis),适用于虚拟现实和控制系统的输入环节,以及面向轨迹的操作应用,为一种三维立体空间中的多目标跟踪方法。

背景技术

目前,普及应用的输入设备主要是键盘为代表的按键类设备和鼠标触摸屏为代表的指点类设备。在文字处理和日常性办公室用中可以很好的满足要求,但是在日趋火热的三维处理领域,以符号或二维坐标为输入信号的外围设备则不能很好的适应这种趋势。而现有的三维输入系统又存在实时性、精度、自由度、可靠性、便携性、成本等方面的不足。为此,一种廉价的易于集成的实时三维立体输入技术将促进立体技术的普及和应用深入。

三维输入设备主要有以下几种:

(1)三维扫描仪:通过对同一物体多角度的扫描来重建物体的立体模型。优点:扫描精度高。缺点:扫描时间长,不适合运动物体的建模。

(2)运动重建设备:使用运动传感器,可以感知设备加速度和角度的变化,然后通过积分来重建运动轨迹。优点:成本低,适合简单应用。缺点:初始位置无法确定,只能通过积分变换得到相对位移。此类的输入设备的数据精度不高,且误差有时间累积效应。

(3)3D摄像机:模仿人眼的结构,通过两个或以上摄像头同步获取的图像进行解析,以达到三维模型的重建。优点:理论上可以媲美人眼来完全解析任何立体。缺点:算法耗费运算量很大,成像质量要求高,不适合大规模实时的场合。

(4)透视法解析:此方法只适合空间某点的解析,利用“近大远小”的透视法则使用一个摄像机来对球型物体进行定位。优点:成本极低,算法简单,实时性好。缺点:精度一般,不能进行旋转操作。

(5)深度摄像机:

a)第一种是投影设备对物体投射有规律的图案,然后对反馈回来的空间扭曲图案进行逆向解析来得到立体影像。缺点:需要额外的投影设备,分辨率受到投射图案和摄像设备的双重限制。

b)第二种是由光源以脉冲的形式发光,然后对光线传播的时间进行计算,得到物 体的立体影像。缺点:要求有精确的拍摄时间控制。

共同优点:算法相对简单,容易集成;共同缺点:对被解析物体材质的反光特性有一定要求;受环境光影像很大。

(6)三维鼠标:由传统鼠标升级而成,加入了旋钮和可升降的机械模块,用于表示立体空间中的上下移动和旋转。优点:符合传统使用习惯,成本低。缺点:Z轴方向上的移动相对较慢,附加的输入设备不符合人体对高度和旋转的直接理解,不能做到快速实时的立体轨迹的输入。

对于目前的输入技术,主要问题集中在以下几个方面:

(1)摄像机的限制:目前的摄像机虽然较以前有了明显的进步,但对于运动跟踪而言,高速摄像机的功耗、体积和价格都不能满足普及的需要。普通图像传感器在高速获取图像的时候,为了保证所获取的画质,曝光时间上必须满足一定的条件,通常室外1/30秒,室内1/5秒;为了保证足够的细节,通常采用彩色摄像机,对彩色的输出使得内部带宽比灰度摄像机增加了3倍,对获取图像的数据处理计算量十分庞大,计算速度也受到限制。

(2)算法的限制:一般的步骤包括目标轮廓的提取和识别,关键点的识别与对齐,目标位置和状态的还原。每一步都会有比较苛刻的条件限制。如复杂物体的建模,需要对大量的样本进行训练,同时也需要充足光照。

(3)误差的控制:上一次跟踪状态的误差往往会传播到当前判定过程,误差随时间又积累效应。当误差积累到一定限度以后,系统往往会对所跟踪的目标进行误判并丢失目标。同时,精度和速度往往是一对不可调和的矛盾。

发明内容

本发明要解决的问题是:现有的三维立体输入技术,在实际应用中由于受到图像传感器、跟踪算法和跟踪误差等限制,存在系统复杂、设备昂贵、跟踪时受限条件多、精度不高、输入信息处理数据量大等各种问题。

本发明的技术方案为:三维立体空间中的多目标跟踪方法,由跟踪装置对被跟踪目标进行三维空间跟踪,被跟踪目标设备上安装有光信号发射器,光信号发射器依据设定的识别码规律的产生光信号,跟踪装置通过摄像机连续拍摄的方式获取光信号的信息,从而对被跟踪目标设备的姿势进行跟踪识别,所述姿势为被跟踪目标设备的立体空间位置和旋转:

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