[发明专利]虚拟现实特征点筛选空间定位方法

说明书

本发明提供一种虚拟现实特征点筛选空间定位方法，包括以下步骤：利用经过预处理的图片训练神经网络；保持虚拟现实头盔的红外点光源处于开启状态，红外摄像头拍摄；对图片进行预处理，得到预处理图像；将得到的预处理图像输入神经元即可得到每个光斑对应的所述红外点光源的ID。与现有技术相比，本发明通过将神经网络的算法引入虚拟现实空间定位的方法，提供了一种确定光斑ID的方法，准确且高效。通过对训练图像和测试图像进行预处理，防止了图片的多样化对识别准确率产生影响，将多样化的图片进行标准化处理，大大增加了ID识别的成功率和准确性。

技术领域

本发明涉及虚拟现实领域，更具体地说，涉及一种虚拟现实特征点筛选空间定位方法。

背景技术

空间定位一般采用光学或超声波的模式进行定位和测算，通过建立模型来推导待测物体的空间位置。一般的虚拟现实空间定位系统采用红外点和光感摄像头接收的方式来确定物体的空间位置，红外点在近眼显示装置的前端，在定位时，光感摄像头捕捉红外点的位置进而推算出使用者的物理坐标。如果知道至少三个光源和投影的对应关系，再调用PnP算法就可得到头盔的空间位置。而实现这一过程的关键就是确定投影对应的光源ID(Identity，序列号)。目前的虚拟现实空间定位由于在一定距离和方向上图片识别不准确导致确定投影对应光源ID时对应时间过长和图片识别不准确，进而影响了定位的准确性和效率。

发明内容

为了解决当前虚拟现实空间定位准确性和效率不高的缺陷，本发明提供一种可以提高定位准确性和效率的虚拟现实特征点筛选空间定位方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种虚拟现实特征点筛选空间定位方法，包括以下步骤：

S1：确保所有红外点光源处于开启状态，处理单元控制红外摄像头拍摄虚拟现实头盔的图像，并计算每个所述红外点光源影像的光斑点的坐标；

S2：所述处理单元对成像图片中的每个光斑点进行ID识别，找出所有光斑点对应的ID；

S3：所述处理图像控制对应ID的所述红外点光源至少4盏处于点亮状态，关闭其余的所述红外点光源，所述处理单元控制所述红外摄像头拍摄所述虚拟现实头盔的图像并利用PnP算法对其进行运算定位；

S4：当成像图片上光斑点的个数不满足PnP算法需要的数量时，重新执行S1到S3。

优选地，所述成像图片的形状为矩形，所述成像图片的矩形长边长度为d，所述处理单元计算光斑点两两之间的距离，从中选出最大距离d’，当d’＞d/2时，所述处理单元找出最靠近所述成像图片中心位置的光斑点，保持该光斑点对应ID的所述红外点光源以及与该红外点光源最接近的3个所述红外点光源处于点亮状态，同时关闭其他所述红外点光源。

优选地，所述成像图片的形状为矩形，所述成像图片的矩形长边长度为d，所述处理单元计算光斑点两两之间的距离，从中选出最大距离d’，当d’＜d/2时，所述处理单元找出光斑点对应的所述红外点光源中相对位置靠外的至少4个所述红外点光源并保持点亮，关闭其他所述红外点光源。

优选地，所述处理单元结合上一帧已知的历史信息对上一帧图像的光斑点做一个微小的平移使上一帧图像的光斑点与当前帧图像的光斑点产生对应关系，根据该对应关系和上一帧的历史信息判断当前帧图像上有对应关系的每个光斑点的对应ID。