[发明专利]基于混合现实技术的实景骑行训练方法有效
| 申请号： | 201910583255.8 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110490978B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 冯远静;郑天驰;陈晔;朱涛;田英傲;胡玉欢 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T19/00 | 分类号： | G06T19/00;G06T7/155;G06T7/13;G06T7/11;G06Q10/047;G06N3/08;G06F17/16;A63F13/42;A63B22/06 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于混合现实技术的实景骑行训练方法，包括以下步骤：步骤1：实景障碍物检测；步骤2：实景路面分割；步骤3：路径规划；步骤4：路径拟合；步骤5：虚拟人物融合：虚拟人物融合利用虚拟人物的掩膜在图像上做高级图像融合，在多人联网比赛下，根据其余骑行者的距离参数来决定虚拟人物的位置和尺寸，并且根据路径拟合曲线方程的斜率来判断虚拟人物是否需要做出转弯动作。本发明将骑行用户的虚拟形象融入到实景视频中，并能够根据实景的路况信息，规划出虚拟人物的骑行路径，从而在实景视频中的虚拟人物模拟出在真实比赛场景骑行的过程，营造更加激烈的比赛氛围，使得骑行训练变得更有竞技性和趣味性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混合 现实 技术 实景 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合现实技术的实景骑行训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1：实景障碍物检测：利用KITTI、ImageNet、Pascal VOC这三个包含大量上述障碍物的数据集对神经网络进行训练，使训练后的神经网络能够对实景中的障碍物做出识别；/n步骤2：实景路面分割：BDD、CityScapes中包含了路面分割的训练集，利用这两个训练集训练神经网络，使训练后的神经网络能够对实景中的路面进行分割；/n步骤3：路径规划：经过步骤1和步骤2的处理之后，我们会得到可行驶的区域，然后结合A*算法做出路径规划；/n步骤4：路径拟合：利用最小二乘法对路径规划得到的结果拟合，生成一条平滑的拟合曲线；/n步骤5：虚拟人物融合：虚拟人物融合利用虚拟人物的掩膜在图像上做高级图像融合，在多人联网比赛下，根据其余骑行者的距离参数来决定虚拟人物的位置和尺寸，并且根据路径拟合曲线方程的斜率来判断虚拟人物是否需要做出转弯动作。/n
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