[发明专利]一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置

说明书

本发明公开了一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置，该训练三维定位模型的方法包括：获取不同训练目标的训练坐标数据；根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，得到训练电容值数据；根据训练坐标数据和训练电容值数据对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型。本发明实施例提供的训练三维定位模型的方法，可以提高后续电容传感器探测目标位置的精度。此外，通过实施本发明，在不改变单个电极的面积及电极个数情况下，增加了传感器的面积，从而提高了传感器的敏感距离，同时又消除了因电极面积增加带来的传感器阵列的分辨率的下降问题。

技术领域

本发明涉及传感器检测技术领域，具体涉及一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置。

背景技术

近年来，人机交互技术已成功应用于娱乐、医疗、智能家居、汽车、教育等多个领域，也开始逐渐融入每个人的生活中。近程电容传感器以其价格低廉制作简单等优势，被广泛应用于ECT成像、湿度检测、距离测量、人体探测及人机交互技术中。

然而现有的近程电容传感器，其额定测量范围较小，大多数都是应用于短距离(例如小于20cm)的人机交互，这样使得近程电容传感器在人机交互中的应用大大受限。同时，近程电容传感器存在着对距离的非线性敏感造成目标的定位精度差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置，以解决现有技术中近程电容传感器测量范围较小且定位精度差的技术问题。

本发明提供的技术方案如下：

本发明实施例第一方面提供一种训练三维定位模型的方法，该方法包括如下步骤：获取不同训练目标的训练坐标数据；根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，得到训练电容值数据；根据所述训练坐标数据和所述训练电容值数据对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型。

可选地，根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，包括：根据模拟开关对多个电极的连接方式进行调整，得到多个不同工作状态的传感器阵列；根据多个传感器阵列分别测量每个训练目标对应的训练电容值，得到训练电容信息；根据每个训练目标对应的训练电容信息计算得到训练电容值数据。

可选地，根据所述训练坐标数据和训练电容值对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型，包括：根据所述训练坐标数据和训练电容值对神经网络模型中的权重和偏置进行优化；根据优化后的权重和偏置计算得到三维定位模型。

可选地，所述三维定位模型的坐标计算公式通过下列公式表示：

其中，f表示激活函数，K、J、M分别为三维定位模型中每一层输入函数的个数，i、j、k、s分别表示各层的第几个权重或偏置，X_t(s)表示t时刻对应的训练目标的坐标，C_it表示t时刻训练目标对应的电容值。

本发明实施例第二方面提供一种三维定位方法，该方法包括如下步骤：根据多个电极连接形成的传感器阵列测量待测目标对应的电容值；将所述电容值输入到如本发明实施例第一方面及第一方面任一项所述的训练三维定位模型的方法训练生成的三维定位模型，得到待测目标的坐标值。

可选地，该三维定位方法还包括：根据待测目标的坐标值及当前时刻以前计算得到的所述待测目标的多个坐标值，确定所述待测目标运动形成的坐标轨迹。

本发明实施例第三方面提供一种训练三维定位模型的装置，该装置包括：训练坐标获取模块：用于获取不同训练目标的训练坐标数据；训练电容值获取模块：用于根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，得到训练电容值数据；训练模块：用于根据所述训练坐标数据和所述训练电容值数据对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型。