[发明专利]一种基于智能深度视觉的舞台摇头灯运动协调性分析方法

权利要求书

1.一种基于智能深度视觉的舞台摇头灯运动协调性分析方法，其特征在于：所述方法中硬件设备包括：一台用于捕捉被测设备上各个点到深度传感器平面的距离信息的深度摄像机以及一台计算机；所述方法为：深度摄像机输入的包含各个被测设备的深度图像，通过目标检测深度神经网络、图像分割、平面检测以及特征提取算法，最终，获取灯头相对于底座的运动偏角。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能深度视觉的舞台摇头灯运动协调性分析方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

1)数据采集：通过深度摄像机采集多台被测的舞台摇头灯，得到舞台摇头灯接收控制指令后的运动时的视频；

2)位置检测：通过目标检深度神经网络来检测每台舞台摇头灯设备的位置，并对每一台舞台摇头灯设备单独生成一张深度图；

3)底座偏角识别：对每一台舞台摇头灯设备的深度图进行图像分割，通过深度信息找到底座正面，然后，对其进行平面检测，并通过平面方程计算出底座的偏角；

4)灯头偏角识别：对每一台舞台摇头灯设备的深度图进行图像分割，通过深度信息找到灯头的位置，并对整个灯头做平面检测，然后对检测出的各个平面做特征提取，找到用于计算偏角的关键平面，并通过屏幕方程计算出灯头的偏角；

5)获取灯头偏角：通过步骤3)中灯头的偏角和步骤4)中底座的偏角相减，得到灯头相对于底座的偏角，分析舞台摇头灯的运动参数，方便对比与存储。

3.根据权利要求2所述的一种基于智能深度视觉的舞台摇头灯运动协调性分析方法，其特征在于：所述深度摄像机采用高分辨率高帧率深度摄像头。

4.根据权利要求2所述的一种基于智能深度视觉的舞台摇头灯运动协调性分析方法，其特征在于：所述步骤2)中目标检测深度神经网络采用Fast-RCNN神经网络、Faster-RCNN神经网络或YOLO神经网络。

5.根据权利要求2所述的一种基于智能深度视觉的舞台摇头灯运动协调性分析方法，其特征在于：所述步骤3)和步骤4)中图像分割方法采用基于深度卷积网络的深度图分割方法，或者采用基于传统计算机视觉技术的深度图分割方法。

6.根据权利要求2所述的一种基于智能深度视觉的舞台摇头灯运动协调性分析方法，其特征在于：所述步骤3)和步骤4)中平面检测方法采用基于深度图的平面检测方法，平面方程表示为：ax+by+cz+d＝0，通过简单的几何知识，即可计算出夹角。