智能眼镜维保过程中的零件识别方法
【技术领域】
[0001]本发明属于汽车维保领域，尤其涉及一种智能眼镜维保过程中的零件识别方法。
【背景技术】
[0002]国内车主在汽车出现问题或者需要保养的时候，大多还是依赖于4s店。但是4S店有两个显而易见的弊端，昂贵和费时。
[0003]当人们退而求其次，选择多如牛毛的非正规修理店的时候，虽然方便又便宜，但是想到要把自己的爱车交托给那些没有正式资格的修理工，无异于把把身体交托给没有行医资格的医生，把孩子送到没有教师资格的老师那里的时候，又有点望而却步。
[0004]还有一些动手能力，有意愿自己动手的车主，由于没有经过专业的学习，下手总会有些不自信，进而失去兴趣。当然也有另外一些车主，对汽车维修不在行，也没有兴趣。但是天有不测风云，行车出门在外，难免会遇上一些突发状况，比如爆胎，漏水，漏油等等。自己修，又无从下手；等救援，又远水解不了近渴。
[0005]基于以上种种尴尬的处境，应用于汽车维保领域的智能眼镜应运而生。
【发明内容】
[0006]本发明提出了一种智能眼镜维保过程中的零件识别方法，目的是通过智能眼镜对汽车零件进行图像采集，然后进行识别，使得识别结果能够准确地显示出该零件的名称，型号，价格等信息，方便汽修工人对其进行选择参考。
[0007]为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是:智能眼镜维保过程中的零件识别方法，包括以下步骤:
[0008]S1:首先对现有的零件构建离线特征库，用以支持与后续智能眼镜所采集的零件信息进行特征匹配，并将该特征库存储于服务器数据库模块中；
[0009]S2:将智能眼镜模式调为识别模式，通过智能眼镜上的前置摄像头，对待识别的零件进行多角度拍摄，拍摄图像必须有重叠部分，将所拍摄的图片通过通讯模块传至服务器进行三维重建，提取空间上下文特征；
[0010]S3:将提取的空间上下文特征与离线特征库中的零件特征进行比对，采用LAPJV算法对特征矩阵进行最优匹配操作，使代价值最小；
[0011]S4:在离线特征数据库中选取代价最小值所对应的汽车零件作为当前待检测的零件最匹配的零件；
[0012]S5:服务器将匹配的零件的名称、型号、价格等信息传送给智能眼镜，控制模块控制图像输出模块进行零件信息的展示；
[0013]所述智能眼镜包括眼镜框(2)和镜腿(I)，其特征在于:其中一个镜腿(I)具有一个回旋弯折(3)，回旋弯折(3)的一侧连接第一直板(4)，该第一直板(4)设置有朝向镜腿外侧(13)的触控板(5)，该回旋弯折(3)的另一侧连接第二直板(14)，该第二直板(14)的上、下两侧具有伸出的底板￠)，与第二直板(14)形成摄像头(15)的容置部，第二直板(14)设有摄像头安装孔，所述两个底板(6)与光机(7)连接，且该光机(7)位于与其更为相近的镜片框(16)的前方，镜片框连接于第一直板(4)且设置于回旋弯折(3)较近处，第一直板(4)与第二直板(14)基本垂直。
[0014]摄像头(15)容置部中安装光源且对应于第二直板(14)上的光源孔(8)，麦克风
(11)安装在第一直板⑷内侧的眼镜框⑵和回旋弯折(3)连接处附近；喇叭(12)安装于在佩戴智能眼镜时镜腿(I)上靠近耳朵的部位；摄像头(15)由摄像头支架(9)支撑安装在摄像头(15)容置部中，陀螺仪，用以识别振动信号，设定不同的振动信号以对使汽车维保的智能眼镜执行对应动作。
[0015]所述摄像头(15)、光源、麦克风(11)和喇叭(12)连接于控制板(10)，该控制板
(10)具有无线通讯模块，用于接收摄像头(15)、光源、麦克风(11)发出的信号，并可对该接收信号进行数据处理，且该控制板(10)安装有无线信号收发模块，且使用该信号收发模块向远程服务器发送和接收信号。
[0016]控制板(10)包括图像识别匹配模块，用于图像的预处理，特征提取，分类识别；控制模块，用于输入信息识别别后，执行相应操作以及反馈。图像输出模块，用于给操作者进行图像反馈；音频输出模块，用以给操作者进行声音反馈；震动反馈模块，用以进行震动反馈；服务器数据库模块，用于服务端数据的检索。
[0017]控制板(10)还连接存储器，该控制板(10)通过信号线与摄像头(15)、光源、麦克风(11)和喇叭(12)连接，且集成于一主机箱内，该控制板(10)同步进行数据处理和信号收发。
[0018]摄像头(15)采集的车牌图像，仅由控制板(10)执行图形识别处理，得到该车牌信息，直接将车牌信息发送于远程服务器。
[0019]远程服务器具有车辆信息数据库、行车数据数据库、车辆结构模型数据库、维保流程数据库、工具模型数据库、汽车故障智能分析系统，所述车辆信息数据库存储车牌号，及该车牌号对应的车辆的车架号、车主信息、车辆保养记录和车辆维修记录，且还存储该车牌号下的车型、年款和车辆配置信息；所述的行车数据数据库存储由车牌号或者该车牌号下的车架号对应的车辆的OBD数据和故障码；所述车辆结构模型数据库存储由车型、年款和车辆配置信息对应的车辆组成及组成部分的说明和3D建模图形；所述维保流程数据库存储该车牌号或车架号对应的车辆行驶里程和故障信息，及维保流程说明；所述工具模型数据库存储针对不同车辆故障维修需要使用的工具的说明和3D建模图形，所述汽车故障智能分析系统，整合远程服务器具有车辆信息数据库、行车数据数据库、车辆结构模型数据库、维保流程数据库，分析车辆故障和确定保养流程。
[0020]使用智能眼镜进行车辆维保的方法，其特征在于，包括如下步骤:
[0021]S1.启动用于汽车维保的智能眼镜，首先进入识别模式:通过摄像头采集来的视频数据，自动扫描画面中是否出现车牌号，如果出现车牌号，识别出车牌号；通过识别出的车牌号，从车辆信息数据库中取得车架号或者直接识别出车架号；根据车架号，在车辆信息数据库中取得该车架号对应的车型、年款，在行车数据数据库中取得行驶里程、OBD数据和故障码；通过汽车故障智能分析系统，由行驶里程确定车辆需要做的保养项目；通过汽车故障智能分析系统，由OBD数据和故障码确定车辆需要做的维修项目；
[0022]S2.进入操作模式:用户通过语音输入和手势，选择系统提示的维保项目；
[0023]S3.进入教学模式:如果用户选择的维保项目是视频教学，则通过维保流程数据库取得维保流程视频，并开始播放；
[0024]S4.播放维保视频过程中进入操作模式:用户通过语音输入和手势，控制维保流程视频的播放；
[0025]S5.进入教学模式:如果用户选择的维保项目是文字动画教学，则通过维保流程数据库取得维保流程，如果维保流程中需要提示用户操作某汽车零件的时候，进入识别模式；
[0026]S6.进入识别模式:识别出画面中出现的特定汽车零件，并提示用户该零件的安装位置，再返回教学模式；
[0027]S7.进入教学模式:从车辆结构模型数据库中取得该零件的3D模型，并显示在视频输出系统，并且在3D模型上以动画的形式提示用户应该进行操作的位置以及操作方法；
[0028]S8.播放教学动画过程中进入操作模式:用户通过语音输入和手势，操作眼前的3D模型，包括转动，放大，缩小，拆分，合并的动作，使用户更加详细的了解教学过程；
[0029]S9退出教学和操作模式:完成操作和教学，退出。
[0030]有益效果:本发明上述技术方案的使用，让专业修理工更规范:因为智能眼镜能够通过后台数据库，得到更加详尽的车辆状态信息，以便提供给普通修理工更加规范的，完全符合官方标准的维保流程。让人们选择非4S店修理工也能没有后顾之忧。让发烧友更专业:因为智能眼镜能够通过后台数据库，得到更加详尽的车辆状态信息，可以给与用户更专业的维保项目，可以让发烧友更专业的自己动手完成维修和保养。让菜鸟更从容:因为智能眼镜能够通过后台数据库，得到更加详尽的车辆状态信息，可以第一时间告知已经束手无策的用户如何摆脱困境。
[0031]增加了用于汽车维修的智能眼镜的功能，利用眼镜即可对汽车零件进行识别。通过智能眼镜进行多角度图像采集，进行三维建模，避免了由于单一方向图像采集而造成的图像形状特征提取不完全的情况。建立了大规模的零件特征数据库，几乎涵盖市面上所有的零件空间特征。本发明采取三维坐标作为特征点坐标，并对特征点所确定的球形区域进行平均区域划分，避免了因为使用对数划分造成的某些集中特征点因为区域面积过小而分开的情况，提高了特征匹配的准确性。由于传统进行最优匹配的匈牙利算法耗时较长，本发明使用LAPJV算法替代匈牙利算法，节省了算法运行的时间，提高了算法运行速度。
【附图说明】
[0032]图1为本发明的智能眼镜维保过程中的零件识别方法的结构示意图；
[0033]图2为本发明的智能眼镜维保过程中的零件识