应用于大范围视频空间目标定位系统的分区与识别方法
【专利摘要】本发明是针对大范围视频空间条件下定位难度大、速度慢、精度不高而提出了一种应用于大范围视频空间目标定位系统的红外标志点分区编码与识别方法，它的红外标志点分区编码方法采用红外LED构成若干个正方形的分区，每个分区中红外LED的数目表征了此分区的区域属性，每个分区的空间坐标由此分区内所有红外LED的平均空间坐标表示。提出了红外标志点分区识别方法，识别出每个分区中红外LED的数目，并计算出视频中每个分区的图像坐标，每个分区的图像坐标由此分区内所有红外LED的图像坐标表示，利用每个分区的区域属性将每个分区的图像坐标和空间坐标相对应。利用四元数法后方交会算法计算目标点的空间坐标，实现精准的空间视频定位。
【专利说明】应用于大范围视频空间目标定位系统的分区与识别方法
[0001]【【技术领域】】
本发明涉及一种新型的红外标志点分区编码与识别系统，其适用于大范围视频空间射击目标跟踪，尤其是适用于大范围交互式屏幕游戏射击目标定位。
[0002]【【背景技术】】
大范围视频空间中的目标定位技术是射击游戏、光学跟踪和虚拟现实等系统的基础和关键技术，其中定位速度及精度是实现大范围视频空间中定位的首要条件。实时、高精度的视频空间定位技术应用极其广泛但实现难度较高。目前，国内外主要利用多传感器融合技术实现大范围空间中目标的定位，但此类技术成本较高，主要用于高技术行业的商用，在游戏及民用邻域还没有得到普及。我国大范围视频空间定位系统的研究起步较晚，与国外差距较大，还没有达到视频的要求，进行相关研究和技术开发有助于我国形成具有自主知识产权的虚拟现实系统。
[0003]大范围视频空间定位系统包括空间标志点编码方式、标志点识别方法、四元数法后方交会定位算法等关键技术。空间标志点编码方式决定了大范围视频空间定位系统的定位精度和运行速度，高效的标志点分区识别方法有助于实现大范围视频空间定位系统的高精度和实时性。
[0004]以上介绍的大范围空间定位系统普遍采用将红外标志点组成图案的方式来实现，通过图像处理方法识别图案从而利用不同图案代表的信息达到定位的目的，但此类方法编码过于复杂，计算量大，无法实 现实时，满足不了大范围视频空间的要求。尤其是当摄像机采集的图像出现畸变时，计算误差往往较大，无法实现定位。因此，良好的标志点编码和识别方法必须满足实时、高精度、鲁棒性强的要求。
[0005]【
【发明内容】
】
针对大范围视频空间条件下定位难度大、速度慢、精度不高的现状，提出了一种应用于大范围视频空间目标定位系统的红外标志点分区编码与识别方法。
[0006]红外标志点分区编码方法采用红外LED构成若干个正方形的分区，每个分区包含数目不同的红外LED，分区间的最小距离大于分区内标志点之间距离最大值的2倍。根据空间的大小和视频拍摄范围可以调整分区的个数和分区之间的距离。每个分区中红外LED的数目表征了此分区的区域属性，每个分区的空间坐标由此分区内所有红外LED的平均空间坐标表示。提出了红外标志点分区识别方法，识别出每个分区中红外LED的数目，并计算出视频中每个分区的图像坐标，每个分区的图像坐标由此分区内所有红外LED的图像坐标表示，利用每个分区的区域属性将每个分区的图像坐标和空间坐标相对应。利用四元数法后方交会算法计算目标点的空间坐标，从而达到空间视频定位的目的。
[0007]为了解决上述存在的技术问题，本发明采用下述技术方案:
将整个视频空间分为若干个正方形分区，每个分区包含数目不同的红外LED，红外LED就是红外标志点，相邻分区之间的距离大于分区的对角线长度的两倍。根据空间的大小和视频拍摄范围可以调整分区的个数和分区之间的距离。每个分区中红外LED的数目表征了此分区的区域属性，为了减小计算量，提高运算速度，尽量将每个分区中红外LED的个数按照自然数连续递增。
红外标志点分区识别方法包含标志点识别和中心坐标计算、分区识别和中心坐标计算、分区坐标匹配三个部分。
[0008]将视频分为每帧图像进行处理。
[0009]首先进行标志点识别和中心坐标计算。将每个红外标志点与背景像素值二值化，统计组成每个红外标志点的像素的个数和每个像素的坐标，计算每个红外标志点的坐标均值。
[0010]然后进行分区识别和坐标计算。利用每个分区之间的位置关系，自动计算每幅图像的分区分割阈值，计算图像中任意两个标志点之间的距离，当任意标志点之间的距离小于分割阈值时就将他们归类在同一个分区之中。统计每个分区里标志点的个数，计算每个分区的坐标均值。
[0011]最后进行分区坐标匹配，根据分区内标志点个数这一分区属性将每个分区的空间坐标和图像坐标进行匹配，一一对应。得到每个分区的空间坐标和图像坐标及分区属性。
[0012]利用四元数法后方交会算法计算目标点的空间坐标，实现大范围视频空间目标定位。
[0013]在对上述 应用于大范围视频空间目标定位系统的红外标志点分区编码与识别方法的改进方案中，每个分区中红外LED的个数按照自然数连续递增。
[0014]与现有技术相比，本发明具有如下优点:
(I)本发明的技术方案中使用红外LED作为标志点，易识别、图像处理计算量小、易于安装调试、稳定性强、且不影响游戏者的游戏体验。
[0015](2)本发明的技术方案中使用红外标志点分区，只需根据实际情况调整每个分区中红外标志点的个数和分区的个数就可以实现多种编码方式，满足各种实际需要，调整方案简便易行，成本低。
[0016](3)本发明的技术方案中使用数量较少的红外标志点分区，定位速度快，到达视频流级别，定位精度高。
[0017](4)本发明的技术方案中使用红外标志点分区实现定位，能够在图像畸变和摄像机大角度旋转等各种极端条件下提供实时高精度的定位，克服了各种异常情况。
[0018]下面结合附图与【具体实施方式】对本发明作进一步的详细描述:
【【专利附图】
【附图说明】】
图1为红外标志点分区编码图；
图2为红外标志点分区识别流程图；
图3分区坐标匹配图。
[0019]【【具体实施方式】】
下面结合附图和实施例，对本发明的【具体实施方式】作进一步的详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0020]图1为红外标志点分区编码图。将视频空间划分为若干大小相同的正方形分区，每个分区包含个数不同的点状标志点，一个红外LED就是一个标志点。
[0021]分区间的最小距离大于分区内标志点之间距离最大值的2倍，避免在图像畸变情况下分区识别出现错误，即将不是同一个分区的红外标志点划分为同一个分区。[0022]每个分区内红外标志点的个数表征了分区的属性，即若某分区内有5个红外标志点，那么我们称这个分区为5号区，以此来表征与其他分区的不同。
[0023]以空间的左下角为坐标原点，以红外标志点的几何中心在空间上的位置来赋予每个红外标志点在空间上坐标，计算每个分区内红外标志点的坐标均值作为各分区的空间坐标。
[0024]图2为红外标志点分区识别流程图，红外标志点分区识别方法包含标志点识别和中心坐标计算、分区识别和中心坐标计算、分区坐标匹配三个部分。
[0025]首先进行图像中标志点的识别和中心坐标计算，遍历图像，将每个红外标志点与背景像素值二值化，统计组成每个红外标志点的像素的个数和每个像素的坐标，计算每个红外标志点的坐标均值。
[0026]然后进行分区识别和中心坐标计算，将属于同一个分区的标志点保存在同一个分区中。
[0027]步骤一:计算任意两个(不包括自己)标志点之间的距离办 步骤二:对所有距离按照由小到大排序并将最小距离记为；
步骤三:计算相邻两个距离之间的差值，其中差值的最大值记为；
步骤四:距离的最小值与差值的最大值之和记为Ife ；
Ara就是分割阈值。
[0028]步骤五:当任意标志点之间的距离小于fc时就将它们归为同一个分区。遍历所有标志点，若:
【权利要求】
1.一种应用于大范围视频空间目标定位系统的红外标志点分区编码与识别方法，其特征在于，将整个视频空间分为若干个正方形分区，每个分区包含数目不同的红外LED，红外LED就是红外标志点，相邻分区之间的距离大于分区的对角线长度的两倍；每个分区中红外LED的数目表征了此分区的区域属性； 红外标志点分区识别方法包含标志点识别和中心坐标计算、分区识别和中心坐标计算、分区坐标匹配三个部分: 将视频分为每帧图像进行处理，首先进行标志点识别和中心坐标计算，将每个红外标志点与背景像素值二值化，统计组成每个红外标志点的像素的个数和每个像素的坐标，计算每个红外标志点的坐标均值； 然后进行分区识别和坐标计算:利用每个分区之间的位置关系，自动计算每幅图像的分区分割阈值，计算图像中任意两个标志点之间的距离，当任意标志点之间的距离小于分割阈值时就将他们归类在同一个分区之中；统计每个分区里标志点的个数，计算每个分区的坐标均值； 最后进行分区坐标匹配:根据分区内标志点个数这一分区属性将每个分区的空间坐标和图像坐标进行匹配，一一对应，得到每个分区的空间坐标和图像坐标及分区属性； 利用四元数法后方交会算法计算目标点的空间坐标，实现大范围视频空间目标定位。
2.根据权利要求1所述的应用于大范围视频空间目标定位系统的红外标志点分区编码与识别方法，其特征在于，每个分区中红外LED的个数按照自然数连续递增。
【文档编号】A63F13/219GK103768792SQ201410062105
【公开日】2014年5月7日 申请日期:2014年2月25日 优先权日:2014年2月25日
【发明者】种衍文, 张大胜, 潘少明, 王泽文, 王莹莹 申请人:中山市金马科技娱乐设备有限公司, 武汉大学