一种分布式场景目标识别的增强现实方法及系统与流程

本发明属于增强现实技术领域，尤其涉及一种分布式场景目标识别的增强现实方法及系统。

背景技术：

在当今社会，随着可穿戴智能设备的出现，虚拟现实和增强现实技术发展迅速，而在工业领域中，增强现实技术可以发挥更大的作用，特别是用于智能眼镜设备上，工人可以通过佩戴智能眼镜，观察现实中的工业场景，而智能眼镜中的嵌入式系统可以通过摄像装置采集场景图像，识别场景以及场景中的目标，然后利用三维技术在镜片上绘制出虚拟的提示图文，一步步指导工人进行工业设备的操作。

现有的增强现实装置的实现都停留在单台设备或者嵌入式设备上，例如在智能手机上，由于智能设备的硬件相对于PC设备性能依然有瓶颈，所以大多数还是用在娱乐或者简单的目标识别。而在工业领域中，待识别的场景相对一致，待检目标具有一定的工业特性，但是却对识别算法的要求较高，单台设备的增强现实系统装置已经很难完成在工业领域中的实际应用。

因此，现有技术还有待发展。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种分布式场景目标识别的增强现实方法，旨在解决现有的增强现实装置的实现都停留在单台设备或者嵌入式设备上，大多用在娱乐或者简单的目标识别，很难完成对识别算法要求较高的工业领域实际应用的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种分布式场景目标识别的增强现实方法，

其中，所述方法包括下述步骤：

智能眼镜采集工业场景图像，并通过网络发送给图像识别工作站；

所述图像识别工作站接收所述工业场景图像，提取所述工业场景图像的特征与目标图像进行匹配识别，并通过网络发送识别结果至所述智能眼镜；

所述智能眼镜接收所述识别结果，并将所述识别结果对应的虚拟图文的元素信息发送至图形渲染工作站；

所述图形渲染工作站接收所述虚拟图文的元素信息，对所述虚拟图文的元素进行渲染，生成虚拟图文渲染图像，并将所述虚拟图文渲染图像发送至所述智能眼镜；

所述智能眼镜接收所述虚拟图文渲染图像，将所述虚拟图文渲染图像绘制并叠加在所述智能眼镜所观察到的工业场景图像上，对佩戴所述智能眼镜的工人进行操作提示。

进一步的，所述智能眼镜将工人的操作结果信息发送至数据服务工作站进行统计、分析及存储。

进一步的，所述图像识别工作站采用SIFT、SURF、ORB或FAST算法对所述工业场景图像进行特征提取和匹配。

进一步的，所述智能眼镜与所述图像识别工作站、图像渲染工作站、数据服务工作站通过无线网络连接成局域网络。

本发明实施例还提供一种分布式场景目标识别的增强现实系统，

所述系统包括智能眼镜、图像识别工作站、图形渲染工作站以及网络连接单元24，其中：

智能眼镜，用于采集工业场景图像，并通过网络发送给图像识别工作站，还用于接收所述图像识别工作站发送的识别结果，并将所述识别结果对应的虚拟图文的元素信息发送至图形渲染工作站；

还用于接收所述图形渲染工作站发送的虚拟图文渲染图像，将所述虚拟图文渲染图像绘制并叠加在所述智能眼镜所观察到的工业场景图像上，对佩戴所述智能眼镜的工人进行操作提示；

图像识别工作站，用于接收智能眼镜发送的所述工业场景图像，提取所述工业场景图像的特征与目标图像进行匹配识别，并通过网络发送识别结果至所述智能眼镜；

图形渲染工作站，用于接收智能眼镜发送的所述虚拟图文的元素信息，对所述虚拟图文的元素进行渲染，生成虚拟图文渲染图像，并将所述虚拟图文渲染图像发送至所述智能眼镜；

网络连接单元，用于通过网络协议连接所述智能眼镜、图像识别工作站、以及图形渲染工作站。

进一步的，所述系统还包括：

数据服务工作站，用于通过所述网络连接单元连接所述智能眼镜并接收所述智能眼镜发送的工人的操作结果信息，对所述工人的操作结果信息进行统计、分析及存储。

进一步的，所述图像识别工作站设置有图像处理单元，所述图像处理单元采用SIFT、SURF、ORB或FAST算法对所述工业场景图像进行特征提取和匹配。

进一步的，所述智能眼镜与所述图像识别工作站、图像渲染工作站、数据服务工作站通过无线网络连接成局域网络。

本发明实施例的分布式场景目标识别的增强现实方法及系统，将工业领域增强现实技术中的图像识别、图形渲染以及图像的最终绘制叠加分别设置于图像识别工作站、图形渲染工作站、智能眼镜上分别完成，然后在智能眼镜上将场景和虚拟图文进行叠加，以给工人的作出操作提示，同时能对工人的操作结果信息进行大数据的统计分析，使得增强现实系统装置能应用于识别场景复杂、识别算法要求高的工业应用领域。

附图说明

图1是本发明实施例提供的分布式场景目标识别的增强现实方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的分布式场景目标识别的增强现实系统的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1示出了本发明实施例提供的分布式场景目标识别的增强现实方法的实现流程，

在步骤S101中，智能眼镜采集工业场景图像，并通过网络发送给图像识别工作站；

智能眼镜上设置有图片拍摄装置如摄像头对现场的工业场景进行拍摄采集，并发送给独立设置的图像识别工作站。

在步骤S102中，所述图像识别工作站接收所述工业场景图像，提取所述工业场景图像的特征与目标图像进行匹配识别，并通过网络发送识别结果至所述智能眼镜；

图像的匹配识别是原始图像和对比图像的匹配识别过程，对比图像可以预存于图像识别工作站或者是预存于专用的图片存储工作站中，在本发明实施例中，所述图像识别工作站采用SIFT、SURF、ORB或FAST算法对所述工业场景图像进行特征提取和匹配。

在步骤S103中，所述智能眼镜接收所述识别结果，并将所述识别结果对应的虚拟图文的元素信息发送至图形渲染工作站；

在步骤S104中，所述图形渲染工作站接收所述虚拟图文的元素信息，对所述虚拟图文的元素进行渲染，生成虚拟图文渲染图像，并将所述虚拟图文渲染图像发送至所述智能眼镜；

在步骤S105中，所述智能眼镜接收所述虚拟图文渲染图像，将所述虚拟图文渲染图像绘制并叠加在所述智能眼镜所观察到的工业场景图像上，对佩戴所述智能眼镜的工人进行操作提示。

在本发明实施例中，所述智能眼镜将工人的操作结果信息发送至数据服务工作站进行统计、分析及存储，所述工人的操作结果信息包括工人通过语音、或者键盘、或者手势输入的信息，所述数据服务工作站设置有统计分析单元对所述工人的操作结果进行数据分析并存储，同时可以设置训练单元结合所述数据进行图像识别训练。

作为本发明的一个实施例，所述智能眼镜与所述图像识别工作站、图像渲染工作站、数据服务工作站通过无线网络连接成局域网络，所述无线网络可以是WIFI网络，同时，在本发明的其他实施例中，所述智能眼镜与所述图像识别工作站、图像渲染工作站、数据服务工作站之间也可以是有线网络；图像识别工作站、图像渲染工作站、数据服务工作站还可以设置于互联网(Internet)中进行远程连接。

图2示出了本发明实施例提供的分布式场景目标识别的增强现实系统的结构，所述系统包括智能眼镜21、图像识别工作站22、图形渲染工作站23以及网络连接单元24，其中：

智能眼镜21，用于用于采集工业场景图像，并通过网络发送给图像识别工作站，还用于接收所述图像识别工作站发送的识别结果，并将所述识别结果对应的虚拟图文的元素信息发送至图形渲染工作站；

还用于接收所述图形渲染工作站发送的虚拟图文渲染图像，将所述虚拟图文渲染图像绘制并叠加在所述智能眼镜所观察到的工业场景图像上，对佩戴所述智能眼镜的工人进行操作提示；

图像识别工作站22，用于接收智能眼镜发送的所述工业场景图像，提取所述工业场景图像的特征与目标图像进行匹配识别，并通过网络发送识别结果至所述智能眼镜；

图形渲染工作站23，用于接收智能眼镜发送的所述工业场景图像，提取所述工业场景图像的特征与目标图像进行匹配识别，并通过网络发送识别结果至所述智能眼镜；

网络连接单元24，用于通过网络协议连接所述智能眼镜、图像识别工作站、以及图形渲染工作站，所述网络连接单元24可以是路由器或者调制解调器或者WIFI热点等，其之间的网络协议可以是标准的TCP协议或者专用的网络协议。

在本发明实施例中，所述系统还包括：

数据服务工作站25，用于通过所述网络连接单元连接所述智能眼镜并接收所述智能眼镜发送的工人的操作结果信息，对所述工人的操作结果信息进行统计、分析及存储。

在本发明实施例中，所述图像识别工作站、图像渲染工作站、数据服务工作站可以分别是一台或者多台通过网络连接协同工作，其中一工作站可以作为主服务器进行各工作站之间的协调配合。

在本发明实施例中，所述图像识别工作站设置有图像处理单元，所述图像处理单元采用SIFT、SURF、ORB或FAST算法对所述工业场景图像进行特征提取和匹配。

作为本发明的一个实施例，所述智能眼镜与所述图像识别工作站、图像渲染工作站、数据服务工作站通过无线网络连接成局域网络，对应的，所述网络连接单元为无线网络连接单元，如无线路由器等网络单位。

本发明实施例提供的分布式场景目标识别的增强现实方法及系统，将工业领域增强现实技术中的图像识别、图形渲染以及图像的最终绘制叠加分别设置于图像识别工作站、图形渲染工作站、智能眼镜上分别完成，然后在智能眼镜上将场景和虚拟图文进行叠加，以给工人的作出操作提示，同时能对工人的操作结果信息进行大数据的统计分析，使得增强现实系统装置能应用于目标识别场景复杂、识别算法要求高的工业应用领域，扩大了增强实现技术的应用范围。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。