[发明专利]一种基于图像质量的头盔自动定位系统及方法

权利要求书

1.一种基于图像质量的头盔自动定位系统，其特征在于，包括摄像头图像采集端、传感器信息采集端、物体识别模块、信息判断处理端、头盔视频显示模块；所述物体识别模块采用训练好的卷积神经网络对摄像头采集的图像进行实时物体识别，并对物体进行图像骨架标定；所述传感器信息采集端包括陀螺仪、加速度计、GPS定位；

所述对物体进行图像骨架标定包括提取识别出的物体图像骨架以及主轴，计算物体主轴与水平线的角度θ；

所述信息判断处理端，根据物体主轴与水平线的角度θ以及加速度，对采集的图像进行整体映射，并传输至头盔视频显示模块显示；

在物体识别模块进行识别前还包括对图像进行预处理，包括提取图像整体信息，包括步骤：对摄像头采集的图像采用函数过滤，采用的函数为：

其中，σ₀为初始图像尺度因子,σ为图像尺度因子，τ为加速度，(x,y)为图像像素横纵坐标，m为图像像素数；

所述对目标物体进行图像骨架标定前包括，根据图像中物体的图像质量选择目标物体，即选择图像中物体图像质量最高的为目标物体：

物体质量计算如下：

其中，r和h分别为两张图片对应的N*N窗口，u_r、u_h分别为r和h的均值，β_rh为r和h的协方差；

所述训练好的卷积神经网络对摄像头采集的图像进行实时物体识别，包括识别高楼建筑、树木、人物、道路。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像质量的头盔自动定位系统，其特征在于，在物体识别模块进行识别前还包括对图像进行预处理，还包括对图像数据的滤波去噪，特征提取。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像质量的头盔自动定位系统，其特征在于，所述对采集的图像进行整体映射包括以主轴底边端点为轴，所有像素顺时针或逆时针旋转θ角度；当加速度大于设定阈值时，则相隔M帧进行图像处理显示。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像质量的头盔自动定位系统，其特征在于，所述对采用训练好的卷积神经网络对摄像头采集的图像进行实时物体识别前还包括，对图像进行矩阵向量化包括对获取的视频图像数据以及传感器数据进行数字化，具体的将视频图像数据的像素、坐标、采集时间进行编码形成向量矩阵。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像质量的头盔自动定位系统，其特征在于，所述传输至头盔视频显示模块显示，即头盔佩戴人员可以看屏幕即可实现周围环境的观察，且视角不随头盔角度变动而变动。