基于图像识别的空间定位方法及系统与流程

本发明涉及空间定位领域，更具体地说，涉及一种基于图像识别的空间定位方法及系统。

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。一般的光学空间定位系统采用激光扫描和光感应器接收的方式来确定物体的空间位置，这一类空间定位系统往往有测量设备较为庞大，测量时间长和无法实时测量的问题，应用范围受到较大的局限。

技术实现要素：

为了解决当前空间定位系统设备冗杂和测量时间过长的缺陷，本发明提供一种设备简便、测量时间短的基于图像识别的空间定位方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于图像识别的空间定位方法，包括图像模块、定位模块和处理模块，所述图像模块包括图像处理装置和至少两个摄像装置，所述摄像装置均固定位置和朝向，所述定位模块包括可以发光的球形发光体，所述球形发光体为球形，基于图像识别的空间定位的过程包括以下步骤：

S1：至少两个所述摄像装置拍摄所述球形发光体图像，并将拍摄的图像信息传递至所述图像处理装置，所述图像处理装置对图像信息进行处理，并将处理结果数据传递至所述处理模块；

S2：所述处理模块中预先设定有处理不同类型数据信息的对应算法，对由所述图像处理装置传递来的信息根据其类型的不同选择采用对应算法进行计算；

S3：所述处理模块根据计算结果得出所述球形发光体的具体位置。

优选地，所述图像处理装置对所述摄像装置拍摄的图像进行处理，确定图像中的识别点，并相应采取以下动作:

S11:若识别点的数量少于1个，不向所述处理模块提供数据信息；

S12:若识别点的数量等于1个，向所述处理模块提供坐标数据信息；

S13:若识别点的数量大于1个，向所述处理模块提供坐标及直径数据信息。

优选地，所述处理模块对由所述图像处理装置传递来的信息进行进一步处理，根据处理结果采取以下动作:

S21:若所有所述图像处理装置传递来的信息中坐标信息数量小于2个且直径数据信息数量为0，所述处理模块不对数据进行计算；

S22:若所有所述图像处理装置传递来的信息中坐标信息数量大于等于2个且直径数据信息数量为0，所述处理模块采用多角度算法对所述图像处理装置传递来的信息进行计算；

S23:若所有所述图像处理装置传递来的信息中直径数据信息数量大于等于1个，所述处理模块采用距离角度算法对所述图像处理装置传递来的信息进行计算。

优选地，所述多角度算法包括以下步骤：

S221：所述图像处理装置判断出至少2个亮点在各自所在图片上具体坐标位置，并传输至所述处理模块；

S222：所述处理模块计算出每个亮点各自对应的角度方向；

S223：所述处理模块根据至少2个角度方向信息和存储在所述处理模块中的各所述摄像装置的位置信息计算出所述球形发光体的位置信息。

优选地，所述距离角度算法包括以下步骤：

S231：所述图像处理装置计算所述球形发光体中心点K的坐标和所述球形发光体的直径数据，并将上述数据传递至所述处理模块；

S232：所述处理模块根据所述图像处理装置传输的坐标信息对应得出方向角度信息，所述处理模块根据所述图像处理装置传输的直径数据信息对应得出距离信息；

S233：所述处理模块根据S232中得出的角度信息和距离信息计算出所述球形发光体的位置信息。

优选地，所述图像处理装置可以划分所述摄像装置拍摄图像中的所述球形发光体的区域，并根据划分的所述球形发光体的区域划定图像中所述球形发光体的几何中心和所述球形发光体的直径数据。

优选地，所述图像处理装置通过以下步骤划分所述球形发光体的区域：

S101：所述图像处理装置对拍摄到的图像进行红外光处理，得出红外响应区域；

S202：所述图像处理装置对所述红外响应区域进行划分，划分出类球形区域和噪声区域，排除所述噪声区域；

S303：所述图像处理装置对所述类球形区域进行进一步分析，在所述类球形区域中，根据预先设定的红外阈值区分荧光区域和实体区域。

提供一种基于图像识别的空间定位系统，所述图像模块进一步包括固定端嵌入式控制模块，所述固定端嵌入式控制模块与所述图像处理装置、所述摄像装置分别电性连接。

优选地，所述定位模块进一步包括电源模块、移动端嵌入式控制模块、操作装置，所述移动端嵌入式控制模块与所述电源模块、所述操作装置分别电性连接。

优选地，进一步包括虚拟现实头盔，所述球形发光体设置在所述虚拟现实头盔的顶端。

与现有技术相比，本发明利用摄像装置拍摄的图像进行分析定位，利用拍摄图像中球形发光体的直径数据与距离的对应来测量距离，利用拍摄图像中球形发光体的中心坐标与方向角度的对应来测量角度，并通过测得的距离和角度来还原球形发光体的位置，提供了一种新颖的定位手段，高效且准确。处理模块根据图像处理装置反馈结果的不同对应采用不同的算法进行计算，增加了定位的适应性和广泛性，摆脱了单一算法对图像质量的高要求，便于更加精确地测量和定位。图像处理装置通过对识别点数量的测量选择向处理模块提供不同的数据，便于筛选对定位有用的相关信息。多角度算法通过图片上的亮点与球形发光体组成的三角形的参数计算得出球形发光体的位置，提供了当球形发光体距离摄像装置过远时的定位方法。所有的摄像装置均固定位置和朝向，便于计算球形发光体与摄像装置的相对位置。图像处理装置通过红外光处理、降噪处理和阈值处理对图片的相关区域进行划分，不仅加快了数据获取的速度，更提高了获取数据的精确度。球形发光体设置在虚拟现实头盔的顶端，可以方便摄像装置拍摄球形发光体的图像，防止球形发光体被使用者的身体挡住而无法被拍摄到，提高了拍摄的成功率。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明基于图像识别的空间定位系统模块示意图；

图2是本发明基于图像识别的空间定位系统摄像装置拍摄示意图；

图3是图像处理装置处理图片示意图；

图4是圆形球形发光体参数处理示意图；

图5是非圆形球形发光体参数处理示意图；

图6是多角度算法拍摄原理示意图；

图7是多角度算法计算原理示意图；

图8是一个周期的定位过程中图像模块的工作流程；

图9是一个周期的定位过程中处理模块的工作流程。

具体实施方式

为了解决当前空间定位系统设备冗杂和测量时间过长的缺陷，本发明提供一种设备简便、测量时间短的基于图像识别的空间定位方法及系统。

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。

请参阅图1—图2，本发明基于图像识别的空间定位方法及系统包括图像模块1、定位模块2和处理模块3。图像模块1包括固定端嵌入式控制模块16、图像处理装置18和摄像装置12。摄像装置12固定位置和朝向。固定端嵌入式控制模块16与图像处理装置18、摄像装置12分别电性连接，图像处理装置18可以对摄像装置12拍摄的图片进行分析和处理。处理模块3与固定端嵌入式控制模块16电性连接，处理模块3与固定端嵌入式控制模块16之间可以互相传递信息。

定位模块2包括电源模块25、移动端嵌入式控制模块23、操作装置27和球形发光体21，球形发光体21的外形是球形，方便图像模块1对其进行识别和判定。球形发光体21的外表面涂有光学涂料，当球形发光体21发光时可以明显区分球形发光体21的边界。球形发光体21设置在虚拟现实头盔100的顶端，这样可以方便摄像装置12拍摄球形发光体21的图像，防止球形发光体21被使用者的身体挡住而无法被拍摄到。移动端嵌入式控制模块23与电源模块25、操作装置27和球形发光体21分别电性连接，球形发光体21和电源模块25电性连接。移动端嵌入式控制模块23可以处理操作装置27发出的命令，使定位模块2功能更加丰富。

请参阅图3，图3为图像处理装置18对拍摄的图像进行红外光处理后得出的图像。摄像装置12可以拍摄球形发光体21的图像并传输到图像处理装置18。图像处理装置18对拍摄的图像进行红外光处理，可以清晰地看出，球形发光体21的位置在处理后的图像中较为明显。在接收到摄像装置12拍摄的图像后，图像处理装置18首先对拍摄到的图像进行红外光处理，得出红外响应区域41；接下来进行降噪处理，图像处理装置18对红外响应区域41进行区分，区分出类球形区域43和噪声区域42，排除噪声区域42；降噪处理完成后，图像处理装置18对类球形区域43进行阈值处理，图像处理装置18对类球形区域43进行进一步分析，在类球形区域43中，根据预先设定的红外阈值区分荧光区域431和实体区域432，实体区域432就是我们划分出来的球形发光体21的区域。利用这种方式划分球形发光体21的区域快速且准确，不仅通过光学处理快速地区分出了类球形区域，方便进一步处理，更排除了荧光区域431对于测量结果的干扰，增加了准确性。

请参阅图4，当球形发光体21的区域被划分出来后，球形发光体上每一点在图片10中的坐标唯一确定，图像处理装置18通过划定球形发光体21几何中心的方法找到球形发光体21的中心点K(x，y)。划定球形发光体21的几何中心时可以通过横向和纵向坐标边界点的中心点来确定，即横向坐标边界点一A(x₁，y₁)、横向坐标边界点二A’(x₂，y₂)、纵向坐标边界点一B(x₃，y₃)、纵向坐标边界点B’(x₄，y₄)来共同确定。即：(x，y)＝(1/2(x₁+x₂),1/2(y₃+y₄))。也可以通过测算球形发光体21上所有点的坐标。用加权平均数得出球形发光体21的几何中心点K的坐标。同时，球形发光体21区域的直径数据d也可以计算出来。在图3中可以很清楚地看到，直径数据d的大小即为横向距离AA’的长度，即d＝丨x₂-x₁丨。

请参阅图5，在某些情况下，摄像装置12拍摄的球形发光体21的图像可能会由于角度问题被遮挡一部分，这样就使得中心点K和直径数据d的测量受到影响，此时我们可以划出球形发光体21的径向，并确定径向两个端点C(x₅，y₅)和C’(x₆，y₆)，此时，

中心点K的坐标为：

(x，y)＝(1/2(x₅+x₆),1/2(y₅+y₆))，

球形发光体21的直径数据d的大小为：

d＝((x₅-x₆)²+(y₅-y₆)²)^1/2。

在得出球形发光体21中心点K的坐标和球形发光体21的直径数据d后，图像模块1将球形发光体21中心点K的坐标和球形发光体21直径数据d等数据传输到处理模块3。由于拍摄的图片10中球形发光体21的直径数据d和球形发光体21距离摄像装置12的距离d’直接相关，每一个距离d’对应唯一的球形发光体21的直径数据d，因此我们可以通过图片10中直径数据d的大小来对应得出球形发光体21和摄像装置12的距离d’。我们首先将直径数据d与d’的对应关系输入处理模块3中保存，处理模块3即可根据直径数据d得出摄像装置12与球形发光体21的距离d’。同时，我们可以通过中心点K的坐标得出球形发光体21与摄像装置12的相对方向。由于摄像装置12固定，图片10上每一个坐标对应摄像装置12朝向方向唯一的角度信息，因此可以通过图片10上的坐标来得出其对应的角度和方向。同样地，我们将图片10上每一点的坐标对应的角度信息存储在处理模块3中，处理模块3即可根据球形发光体21中心点K的坐标对应得出球形发光体21相对于摄像装置12的角度信息。通过该角度信息和球形发光体21与摄像装置12的距离信息d’，我们就可以得出球形发光体21相对于摄像装置12的空间坐标，也就可以测得球形发光体21的具体位置，这种算法我们称为距离角度算法。

请参阅图6—图7，在定位过程中，当球形发光体21距离摄像装置12的距离较远时，摄像装置12拍摄到的球形发光体21的图像仅为一个亮点，这时无法通过计算亮点的直径数据d来计算球形发光体21与摄像装置12的距离d’。这时我们需要至少两个摄像装置12来确定球形发光体21的位置，当摄像装置12拍摄的图片10上显示的球形发光体21的图像为一个亮点时，图像处理装置18可以判断出亮点在图片10上的具体坐标位置，在图7中，摄像装置12拍摄到的球形发光体21的图像为亮点D和亮点E，球形发光体21(位置记为点F)与亮点D、亮点E构成三角形。由于摄像装置12固定，图片10上每一个坐标对应摄像装置12朝向方向唯一的角度信息，因此可以通过图片10上的坐标来得出其对应的角度和方向。我们将图片10上每一点的坐标对应的角度信息存储在处理模块3中，处理模块3即可根据亮点D或亮点E的坐标对应得出球形发光体21相对于相应的摄像装置12的角度信息。处理模块3根据至少两个的角度信息和存储在处理模块3中的各摄像装置12的位置信息可以计算出F点的位置坐标，即球形发光体21的具体位置信息，这种算法我们称为多角度算法。

图8为一个周期的定位过程中图像模块1的工作流程。定位开始后，摄像装置12拍摄球形发光体21的图像并传输到图像处理装置18。图像处理装置18根据拍摄的结果进行处理，通过红外光处理、降噪处理和阈值处理后，得出实体区域432，并对实体区域432进行感光区域测量，如果测得的感光识别点多于1个，则说明感光区域的直径数据可以测量且中心点坐标可以测量，此时分别测量感光区域的直径数据信息和中心点坐标信息，并将测得的直径数据信息和中心点坐标信息传输至处理模块3；如果测得的感光识别点等于1个，则说明感光区域的直径数据不可以测量，中心点坐标可以测量，此时测量感光区域中心点坐标信息，并将坐标信息传输至处理模块3；如果测得的感光识别点少于1个，则说明感光区域的直径数据不可以测量，坐标不可以测量，此时不传输坐标和直径数据信息至处理模块3。

图9为一个周期的定位过程中处理模块3的工作流程。处理模块3中预先设定有处理不同类型数据信息的对应算法。定位开始后，处理模块3收集多个图像处理装置18传递来的数据，当传递来的直径数据数量≥1时，处理模块3利用距离角度算法得出球形发光体21的位置信息；当传递来的直径数据数量＝0且坐标数据数量≥2时，处理模块3利用多角度算法得出球形发光体21的位置信息；当传递来的直径数据数量＝0且坐标数据数量＜2时，处理模块3无法得出球形发光体21的位置信息，定位结束。

与现有技术相比，本发明利用摄像装置12拍摄的图像进行分析定位，利用拍摄图像中球形发光体21的直径数据与距离的对应来测量距离，利用拍摄图像中球形发光体21的中心坐标与方向角度的对应来测量角度，并通过测得的距离和角度来还原球形发光体21的位置，提供了一种新颖的定位手段，高效且准确。处理模块3根据图像处理装置18反馈结果的不同对应采用不同的算法进行计算，增加了定位的适应性和广泛性，摆脱了单一算法对图像质量的高要求，便于更加精确地测量和定位。图像处理装置18通过对识别点数量的测量选择向处理模块3提供不同的数据，便于筛选对定位有用的相关信息。距离角度算法利用距离和图片10上球形发光体21直径数据的对应关系得出球形发光体21与摄像装置12的距离，利用图片10上球形发光体21的几何中心对应的方向测算球形发光体21相对于摄像装置12的角度，提供了一种新颖的定位方式。多角度算法通过图片10上的亮点与球形发光体21组成的三角形的参数计算得出球形发光体21的位置，提供了当球形发光体21距离摄像装置12过远时的定位方法。所有的摄像装置12均固定位置和朝向，便于计算球形发光体21与摄像装置12的相对位置。图像处理装置18通过红外光处理、降噪处理和阈值处理对图片10的相关区域进行划分，不仅加快了数据获取的速度，更提高了获取数据的精确度。球形发光体21设置在虚拟现实头盔100的顶端，可以方便摄像装置12拍摄球形发光体21的图像，防止球形发光体21被使用者的身体挡住而无法被拍摄到，提高了拍摄的成功率。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。