CN105929948B - 基于增强现实自学习型智能头盔及其运行方法 - Google Patents
基于增强现实自学习型智能头盔及其运行方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于增强现实自学习型智能头盔及其运行方法,其特征在于,它包括头盔主体及其上设置的内嵌有泛魔识别模型的主控制器、扫描摄像头、录制摄像头、语音播报装置、虚拟成像显示器、与主控制器连接的储存图像数据的本地存储器以及云端服务器。本发明使运维人员能够对当前维护的设备一目了然,能够有效解决当前运维人员需要经过长时间的培训才上岗,工作效率低和工作时间长的问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能电气设备技术领域,更具体的是涉及一种增强现实自学习型智能头盔及其运行方法。
背景技术
在城市日益发展过程中,人们对电力能源的需求越来越大,就需要我们的电网企业投入大量资金来建设,其中有大量的关乎电网运行和安全监测的设备。如此大量的设备需要投入大量人力成本去维护和运营。为此,有必要研发出一种能够降低人力成本,提高工作效率的能够辅助运维人员工作的设备。
发明内容
本发明的目的就是为了解决现有技术之不足而提供的一种能解决当前运维人员需要经过长时间的培训才上岗,工作效率低和工作时间长的问题的基于增强现实自学习型智能头盔。
本发明的另一目的是提供一种能解决当前运维人员需要经过长时间的培训才上岗,工作效率低和工作时间长的问题的基于增强现实自学习型智能头盔的运行方法。
本发明是采用如下技术解决方案来实现上述目的:一种基于增强现实自学习型智能头盔,其特征在于,它包括头盔主体及其上设置的内嵌有泛魔识别模型的主控制器、扫描摄像头、录制摄像头、语音播报装置、虚拟成像显示器、与主控制器连接的储存图像数据的本地存储器以及云端服务器;
所述扫描摄像头、录制摄像头分别连接于主控制器的信号输入端,扫描摄像头用于获取当前环境参数,通过主控制器对扫描得到的数据经过图像识别算法处理以后,先调用本地存储器中的图像数据进行对比;
云端服务器,储存有运维环境信息数据,与主控制器无线通信连接,主控制器调用本地存储器的图像数据进行对比后,没有相似的图像数据,则通过网络调用云端的服务器数据进行图像数据匹配;
录制摄像头用于录制当前运维人员的操作过程,该过程会被存储在本地存储器,通过机器学习算法,头盔便能够掌握在特殊情况下的运维处理方法;
虚拟成像显示器连接于主控制器的信号输出端,对周围的环境状态信息进行叠加并加以显示,通过虚拟成像显示器上的信息叠加,运维人员便能够了解当前环境的信息。
作为上述方案的进一步说明,所述虚拟成像显示器通过主控制器与本地储存器连接,在进行运维设备过程中调出与该设备有关的维修拆卸步骤和维修注意事项,以文字或者视频的形式呈现,头盔设备上存储的运维过程和信息,都是根据以往有经验的运维人员严格按照运维标准和规范录制的。
进一步地,所述存储的维修步骤是可更改的,在现场运维人员的要求下,通过头盔设备的主控器授权并允许当前运维人员作出自己的选择,同时主控器实时与云端服务器取得联系,运维人员描述当前运维情况后并被授权才能实施,使运维过程灵活进行。
所述主控制器的泛魔识别模型是一种以特征分析为基础的图像识别***,该模型把图像识别过程分为不同的层次,每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。
一种基于增强现实自学习型智能头盔的运行方法,其特征在于,它是在头盔主体上设置至少两个摄像头,通过摄像头获取当前图像,采用图像识别技术对摄像头拍摄的设备图像进行分析处理,与后台数据库图片数据进行对比,识别出当前的设备,经过主控制器分析和处理后,运用增强现实的显示技术,将真实的环境和虚拟的设备相关信息实时地叠加到同一个画面或空间,对识别的当前设备进行信息显示的叠加,使运维人员能够对当前维护的设备一目了然。
在所述与后台数据库图片数据进行对比过程中,是先调用本地存储器的图像数据进行对比,在没有相似的图像数据前提下,再通过网络调用云端的服务器数据再次进行图像数据匹配;若通过本地和云端都无法识别当前环境,则自动视为新的环境数据进行存储,以便下次调用。
在当完成所述当前的环境识别以后,运用头盔的增强现实的显示功能,对周围的环境状态信息进行叠加并显示在虚拟成像显示器上,通过显示器上的信息叠加,运维人员便能够了解当前环境的信息。
本发明采用上述技术解决方案所能达到的有益效果是:
本发明是基于物联网和大数据的发展,采用将增强现实技术、图像识别技术、机器自学习技术的叠加到头盔上的方式,使一个即使缺乏操作经验的运维人员接到运维任务前往目的地,能够实时识别当前设备基本信息,并将信息叠加在同一个画面,然后通过头盔设备对运维人员进行作业指导操作,按部就班,实时显示当前设备维修进度,并不断语音播报指导操作,时刻记录当前运维人员的操作习惯,当下次外出任务时候,该头盔设备就能调用记录的习惯开始指导工作,辅助运维人员顺利开展工作。
附图说明
图1为本发明的结构示意图;
图2为本发明的结构原理示意图;
图3为本发明的设备工作简要流程图。
附图标记说明:1、头盔主体 2、主控制器 3、扫描摄像头 4、录制摄像头 5、语音播报装置 6、虚拟成像显示器 7、本地存储器 8、云端服务器。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本技术方案作详细的描述。
本发明是一种基于增强现实自学习型智能头盔及其运行方法,它是基于物联网和大数据的发展,为了让技术更好地服务于我们电网电力行业的专业人员,将增强现实显示技术、图像识别技术、人工智能自学习算法运用到头盔设备上。其中,增强现实显示技术,是在图像识别成功并信息处理完毕以后,在显示器上对设备进行叠加信息显示。图像识别技术作用于能够通过高精度摄像头来实时识别当前物体,基于谷歌的智能学习算法,改进其算法并运用于头盔,使其与图像识别技术相结合,实现图像识别显示和自学习的功能,通过该头盔设备辅助运维人员顺利开展工作。
运用图像识别技术为了解决图像识别在计算机程序中得到实现的问题,运用图像识别中的泛魔识别模型,泛魔识别模型是一种以特征分析为基础的图像识别***,这个模型把图像识别过程分为不同的层次,每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。
如图1和图2所示,基于增强现实自学习型智能头盔,它包括头盔主体1及其上设置的内嵌有泛魔识别模型的主控制器2、扫描摄像头3、录制摄像头4、语音播报装置5、虚拟成像显示器6、与主控制器连接的储存图像数据的本地存储器7以及云端服务器8;
所述扫描摄像头、录制摄像头分别连接于主控制器的信号输入端,扫描摄像头用于获取当前环境参数,通过主控制器对扫描得到的数据经过图像识别算法处理以后,先调用本地存储器中的图像数据进行对比;
云端服务器,储存有运维环境信息数据,与主控制器无线通信连接,主控制器调用本地存储器的图像数据进行对比后,没有相似的图像数据,则通过网络调用云端的服务器数据进行图像数据匹配;
录制摄像头用于录制当前运维人员的操作过程,该过程会被存储在本地存储器,通过机器学习算法,头盔便能够掌握在特殊情况下的运维处理方法;
虚拟成像显示器连接于主控制器的信号输出端,对周围的环境状态信息进行叠加并加以显示,通过虚拟成像显示器上的信息叠加,运维人员便能够了解当前环境的信息。
所述虚拟成像显示器通过主控制器与本地储存器连接,在进行运维设备过程中调出与该设备有关的维修拆卸步骤和维修注意事项,以文字或者视频的形式呈现,头盔设备上存储的运维过程和信息,都是根据以往有经验的运维人员严格按照运维标准和规范录制的。
进一步地,所述存储的维修步骤是可更改的,在现场运维人员的要求下,通过头盔设备的主控器授权并允许当前运维人员作出自己的选择,同时主控器实时与云端服务器取得联系,运维人员描述当前运维情况后并被授权才能实施,使运维过程灵活进行。
如图3所示,整个实施过程是当运维人员带上头盔设备到达运维地点以后,运维人员开启头盔设备的摄像头,头盔语音提示运维人员开始操作。运维人员通过语音控制设备,当运维人员说:“开始扫描环境”,摄像头就开始工作自动扫描当前环境。当获取到当前环境以后,对扫描得到的数据经过图像识别算法处理以后,先在本地进行图像数据对比,假如本地没有相似的图像数据,再通过网络调用云端的服务器数据再次进行图像数据匹配。直到匹配完后设备确认已经识别了当前环境。如果通过本地和云端都无法识别当前环境,则自动视为新的环境数据进行存储,方便下次调用。当完成了当前的环境识别以后,头盔设备启动增强现实功能,对周围的环境(如电力设备、防护设备、当前温湿度等)状态信息进行叠加并显示在虚拟成像显示器上,通过显示器上的信息叠加,运维人员便能够了解当前环境的信息。了解了当前设备的状态信息以后,运维人员重点关注需要运维的设备,对头盔设备说出:“维护XX设备”,在虚拟成像显示器上立即调出与该设备有关的维修拆卸步骤和维修注意事项,以文字或者视频的形式呈现,头盔设备上存储的运维过程和信息,都是根据以往有经验的运维人员严格按照运维标准和规范录制的。当运维人员语音:“开始维修作业”时,头盔设备开始语音播报指导运维人员按照步骤进行,显示器上实时显示运维进度条。在现场的运维过程,难免遇到特殊情况,当遇到特殊情况,头盔设备存储的维修步骤是可更改的,因此面对复杂的现场维修过程,头盔设备在现场运维人员的要求下,头盔设备可以授权并允许当前运维人员作出自己的选择,同时头盔设备实时与主控中心取得联系,运维人员描述当前运维情况后并被授权才能实施,使运维过程灵活进行。在此期间,头盔设备会打开两个摄像头,一个负责与主控中心通讯,一个负责录制当前运维人员的操作过程,该过程会被头盔存储在本地,通过机器学习算法,头盔便能够掌握在特殊情况下的运维处理方法,在下次遇到类似的运维问题以后能够灵活地帮助运维人员作出自己的选择。以上整个过程是增强现实技术、图像识别技术、机器自学习技术的结合,实现智能电力和物联网电力的过程。
本发明与现有技术相比,将增强现实显示技术、图像识别技术、人工智能自学习算法运用到头盔设备上。
设备采用两个高精度摄像头,实现立体图像的两个方面拍摄,获取的图像信息通过后台大数据服务器进行对比。采用图像识别技术对摄像头拍摄的设备图像进行分析处理,与后台数据库图片数据进行对比,识别出当前的设备。运用增强现实的显示技术,对识别的当前设备进行信息显示的叠加。使运维人员能够对当前维护的设备一目了然。
增强现实技术,它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息无缝集成的技术,是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息,声音,味道,触觉等),通过电脑等科学技术,模拟仿真后再叠加,将虚拟的信息应用到真实世界,被人类感官所感知,从而达到超越现实的感官体验。真实的环境和虚拟的物体实时地叠加到了同一个画面或空间同时存在。通过摄像头获取当前图像,经过CPU分析和处理后,将设备相关信息叠加到真实世界。运用图像识别技术为了解决图像识别在计算机程序中得到实现的问题,运用图像识别中的泛魔识别模型。泛魔识别模型,是一种以特征分析为基础的图像识别***,这个模型把图像识别过程分为不同的层次,每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。机器自学习过程是通过摄像头记录当前维修过程,存储在本地,当下次其他运维人员佩戴该头盔设备到达同一个地点或者相似的设备需要维修,头盔设备自动识别出当前环境以后与上一次进行对比,调出存储的维修过程信息,辅助运维人员,并在关键点对运维人员进行信号提醒。本技术方案大大的提高了运维人员的工作效率,解决当前运维人员需要经过长时间的培训才上岗,工作效率低和工作时间长的问题。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明创造构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于增强现实自学习型智能头盔,其特征在于,它包括头盔主体及其上设置的内嵌有泛魔识别模型的主控制器、扫描摄像头、录制摄像头、语音播报装置、虚拟成像显示器、与主控制器连接的储存图像数据的本地存储器以及云端服务器;
所述扫描摄像头、录制摄像头分别连接于主控制器的信号输入端,扫描摄像头用于获取当前环境参数,通过主控制器对扫描得到的数据经过图像识别算法处理以后,先调用本地存储器中的图像数据进行对比;
云端服务器,储存有运维环境信息数据,与主控制器无线通信连接,主控制器调用本地存储器的图像数据进行对比后,没有相似的图像数据,则通过网络调用云端的服务器数据进行图像数据匹配;
录制摄像头用于录制当前运维人员的操作过程,该过程会被存储在本地存储器,通过机器学习算法,头盔便能够掌握在特殊情况下的运维处理方法;
虚拟成像显示器连接于主控制器的信号输出端,对周围的环境状态信息进行叠加并加以显示,通过虚拟成像显示器上的信息叠加,运维人员便能够了解当前环境的信息。
2.根据权利要求1所述的基于增强现实自学习型智能头盔,其特征在于,所述虚拟成像显示器通过主控制器与本地储存器连接,在进行运维设备过程中调出与该设备有关的维修拆卸步骤和维修注意事项,以文字或者视频的形式呈现,头盔设备上存储的运维过程和信息,都是根据以往有经验的运维人员严格按照运维标准和规范录制的。
3.根据权利要求2所述的基于增强现实自学习型智能头盔,其特征在于,存储的维修步骤是可更改的,在现场运维人员的要求下,通过头盔设备的主控器授权并允许当前运维人员作出自己的选择,同时主控器实时与云端服务器取得联系,运维人员描述当前运维情况后并被授权才能实施。
4.根据权利要求1所述的基于增强现实自学习型智能头盔,其特征在于,所述主控制器的泛魔识别模型是一种以特征分析为基础的图像识别***,该模型把图像识别过程分为不同的层次,每一层次都有承担不同职责的特征分析机制,它们依次进行工作,最终完成对图像的识别。
5.一种与权利要求1-4任意一项所述的基于增强现实自学习型智能头盔相适应的运行方法,其特征在于,它是在头盔主体上设置至少两个摄像头,通过摄像头获取当前图像,采用图像识别技术对摄像头拍摄的设备图像进行分析处理,与后台数据库图片数据进行对比,识别出当前的设备,经过主控制器分析和处理后,运用增强现实的显示技术,将真实的环境和虚拟的设备相关信息实时地叠加到同一个画面或空间,对识别的当前设备进行信息显示的叠加,使运维人员能够对当前维护的设备一目了然。
6.根据权利要求5所述的基于增强现实自学习型智能头盔的运行方法,其特征在于,在所述与后台数据库图片数据进行对比过程中,是先调用本地存储器的图像数据进行对比,在没有相似的图像数据前提下,再通过网络调用云端的服务器数据再次进行图像数据匹配;若通过本地和云端都无法识别当前环境,则自动视为新的环境数据进行存储,以便下次调用。
7.根据权利要求6所述的基于增强现实自学习型智能头盔的运行方法,其特征在于,在当完成当前的环境识别以后,运用头盔的增强现实的显示功能,对周围的环境状态信息进行叠加并显示在虚拟成像显示器上,通过显示器上的信息叠加,运维人员便能够了解当前环境的信息。
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Families Citing this family (11)
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---|---|---|---|---|
CN106845502B (zh) * | 2017-01-23 | 2020-07-07 | 东南大学 | 一种用于设备检修的穿戴式辅助装置及设备检修可视化指导方法 |
CN106981243A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-07-25 | 国网山东省电力公司济宁供电公司 | 基于增强现实的配网不停电作业仿真训练***及方法 |
CN106940952A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-07-11 | 国网山东省电力公司济宁供电公司 | 一种配网不停电作业的模拟仿真*** |
CN107391707A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 深圳增强现实技术有限公司 | 机器操作指导***及用户端设备 |
CN107316165A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-03 | 深圳增强现实技术有限公司 | 机器操作规范创建***及操作建模服务器 |
CN107463153B (zh) * | 2017-08-11 | 2019-08-20 | 深圳增强现实技术有限公司 | 一种设备工作状态的管理方法、管理设备以及管理*** |
CN108464554A (zh) * | 2018-04-03 | 2018-08-31 | 深圳市晨芯成科技有限公司 | 基于人工智能图像识别的消防ar头盔、警用ar眼镜及应用 |
CN108875971A (zh) * | 2018-06-14 | 2018-11-23 | 广东电网有限责任公司 | 设备现场诊断方法、装置、诊断头盔和诊断服务器 |
CN110531516A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-12-03 | 上海大学 | 一种头戴式眼动跟踪操作辅助的智能装置 |
CN110436082B (zh) * | 2019-08-08 | 2022-03-04 | 上海萃钛智能科技有限公司 | 一种智能垃圾分类识别提示装置、***和方法 |
CN111767967A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-13 | 上海钜星科技有限公司 | 一种海关智能识别与管理*** |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102495598A (zh) * | 2011-12-06 | 2012-06-13 | 山东电力集团公司临沂供电公司 | 基于虚拟现实技术的电动汽车充换电站监控***及方法 |
CN104199542A (zh) * | 2014-08-20 | 2014-12-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种智能镜实现方法、装置和智能镜 |
CN204695223U (zh) * | 2015-04-16 | 2015-10-07 | 湖北视纪印象科技股份有限公司 | 一种基于增强现实的模型展示*** |
CN105320780A (zh) * | 2014-05-26 | 2016-02-10 | 南京专创知识产权服务有限公司 | 一种模拟校园场景且可互动的虚拟*** |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2000052540A1 (de) * | 1999-03-02 | 2000-09-08 | Siemens Aktiengesellschaft | Augmented-reality-system mit einsatz mobiler geräte |
US7126558B1 (en) * | 2001-10-19 | 2006-10-24 | Accenture Global Services Gmbh | Industrial augmented reality |
-
2016
- 2016-04-14 CN CN201610237553.8A patent/CN105929948B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102495598A (zh) * | 2011-12-06 | 2012-06-13 | 山东电力集团公司临沂供电公司 | 基于虚拟现实技术的电动汽车充换电站监控***及方法 |
CN105320780A (zh) * | 2014-05-26 | 2016-02-10 | 南京专创知识产权服务有限公司 | 一种模拟校园场景且可互动的虚拟*** |
CN104199542A (zh) * | 2014-08-20 | 2014-12-10 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种智能镜实现方法、装置和智能镜 |
CN204695223U (zh) * | 2015-04-16 | 2015-10-07 | 湖北视纪印象科技股份有限公司 | 一种基于增强现实的模型展示*** |
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