CN114418918B - 一种基于增强现实的智能辅助报站方法和*** - Google Patents

一种基于增强现实的智能辅助报站方法和*** Download PDF

Info

Publication number
CN114418918B
CN114418918B CN202210249316.9A CN202210249316A CN114418918B CN 114418918 B CN114418918 B CN 114418918B CN 202210249316 A CN202210249316 A CN 202210249316A CN 114418918 B CN114418918 B CN 114418918B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
train
augmented reality
structure model
dimensional virtual
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210249316.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114418918A (zh
Inventor
焦奕
张有利
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beihai Communication (Shenzhen) Group Co.,Ltd.
Original Assignee
Shenzhen Beihai Rail Transit Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Beihai Rail Transit Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Beihai Rail Transit Technology Co ltd
Priority to CN202210249316.9A priority Critical patent/CN114418918B/zh
Publication of CN114418918A publication Critical patent/CN114418918A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114418918B publication Critical patent/CN114418918B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G06T7/344—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods involving models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Abstract

本发明提出了一种基于增强现实的智能辅助报站方法，根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；本发明提供的方法能够根据采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合，输出增强现实图像，根据增强现实图像进行智能辅助报站，避免通信故障造成的报站错误，提高报站***的可靠性，且精度高，计算量小，内存占用少。

Description

一种基于增强现实的智能辅助报站方法和***
技术领域
本发明列车报站领域，特别是指一种基于增强现实的智能辅助报站方法和***。
背景技术
目前地铁信号***使用基于通信的列车自动控制***，地铁报站***是这一***中的一环，由这一***支持运行，地铁列车运行由计算机控制，严格按照速度曲线运行，实现高准确度的发车和停车，因此，对于日常地铁的运营规划，地铁列车严格遵循运行时刻表运行，即在列车正线运行时，时刻表中的具体某一时刻对应了相应的停靠车站，地铁的运营控制中心统一规划运行时刻表，并通过无线通信网络发送到各列车，各列车严格按照运行时刻表运行，列车车载计算机根据运行时刻表调整运行速度曲线控制列车运行，相应的时刻表是列车运行发车和停站的时刻标尺，报站***根据各个时刻对应的到达车站在到达车站前的某一时刻帧中***报站信息，列车上的显示屏和播放喇叭播放相应的报站信息，在离开车站开往下一站过程中的某一时刻帧中***预报信息，列车上的显示屏和播放喇叭播放相应的报站信息。
但仅根据时刻表进行报站，一旦出现通信故障，列车报站***会出现报站错误、不报站等事故的出现，容易引发其他运营事故。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种基于增强现实的智能辅助报站方法和***，能够根据采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合，输出增强现实图像，根据增强现实图像进行智能辅助报站，避免通信故障造成的报站错误，提高报站***的可靠性。
本发明的技术方案：
一种基于增强现实的智能辅助报站方法，包括如下步骤：
根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；
将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；
根据增强现实图像进行辅助报站。
具体地，根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的视频图像，具体包括：
检测到列车速度和加速度，响应于列车速度和加速度符合第一设定条件，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
响应于列车速度和加速度符合第二设定条件，停止图像获取操作，得到图像集。
具体地，还包括：
采集各个站点处的空间图样，根据空间图样获取三维虚拟空间结构模型；
将获取的三维虚拟空间结构模型与对应站点进行关联。
具体地，将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像，具体包括：
首先将三维虚拟空间结构模型进行尺寸和位置配准，再和列车行进过程中的现实场景的图像进行融合，具体为：
Figure 906460DEST_PATH_IMAGE002
Figure 166540DEST_PATH_IMAGE004
Figure 776513DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为空间直角坐标系的坐标，
Figure 867966DEST_PATH_IMAGE008
为尺寸调制参数，G为摄像头的视场角，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为通透式显示模块的视场角，
Figure 436351DEST_PATH_IMAGE010
为通透式显示模块的出瞳距，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为位置调制参数，位置调制参数用于表征人眼与摄像头在空间直角坐标系内各坐标轴上的位置差值，
Figure 714885DEST_PATH_IMAGE012
为调制后的虚拟画面图像尺寸，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为真实画面图像尺寸，
Figure 925287DEST_PATH_IMAGE014
为调制后的虚拟画面图像位置，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为真实画面图像位置。
本发明实施例另一方面还一种基于增强现实的智能辅助报站***，包括：
现实图像获取单元：根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
虚拟结构获取单元：根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；
增强现实图像获取单元：将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；
辅助报站单元：根据增强现实图像进行辅助报站。
具体地，所述现实图像获取单元中，根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的视频图像，具体包括：
检测到列车速度和加速度，响应于列车速度和加速度符合第一设定条件，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
响应于列车速度和加速度符合第二设定条件，停止图像获取操作，得到图像集。
具体地，还包括关联单元：
采集各个站点处的空间图样，根据空间图样获取三维虚拟空间结构模型；
将获取的三维虚拟空间结构模型与对应站点进行关联。
具体地，所述增强现实图像获取单元中，将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像，具体包括：
首先将三维虚拟空间结构模型进行尺寸和位置配准，再和列车行进过程中的现实场景的图像进行融合，具体为：
Figure 74508DEST_PATH_IMAGE016
Figure 548215DEST_PATH_IMAGE004
Figure 517308DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure 469084DEST_PATH_IMAGE007
为空间直角坐标系的坐标，
Figure 472812DEST_PATH_IMAGE008
为尺寸调制参数，G为摄像头的视场角，
Figure 851840DEST_PATH_IMAGE009
为通透式显示模块的视场角，
Figure 42650DEST_PATH_IMAGE010
为通透式显示模块的出瞳距，
Figure 798117DEST_PATH_IMAGE011
为位置调制参数，位置调制参数用于表征人眼与摄像头在空间直角坐标系内各坐标轴上的位置差值，
Figure 656351DEST_PATH_IMAGE012
为调制后的虚拟画面图像尺寸，
Figure 471861DEST_PATH_IMAGE013
为真实画面图像尺寸，
Figure 415546DEST_PATH_IMAGE014
为调制后的虚拟画面图像位置，
Figure 709124DEST_PATH_IMAGE015
为真实画面图像位置。
本发明再一实施例提供一种电子设备，包括：存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于增强现实的智能辅助报站方法步骤。
本发明又一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实现上述一种基于增强现实的智能辅助报站方法步骤。
由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
（1）本发明提出了一种基于增强现实的智能辅助报站方法，根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；本发明提供的方法能够根据采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合，输出增强现实图像，根据增强现实图像进行智能辅助报站，避免通信故障造成的报站错误，提高报站***的可靠性。
（2）本发明在将采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合前，将相应站点的三维虚拟空间结构模型进行了尺寸及位置的配准，提高了图像融合的准确性，进而保证了辅助报站的准确性。
（3）本发明提供的一种基于增强现实的智能辅助报站方法，一方面识别精度高，而且计算量小，降低内存占用，提高方法实施时的运算速度，适应嵌入式平台的应用。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于增强现实的智能辅助报站方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种一种基于增强现实的智能辅助报站***的结构图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实施例示意图；
图4为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。
具体实施方式
本发明提供的一种基于增强现实的智能辅助报站方法，能够根据采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合，输出增强现实图像，根据增强现实图像进行智能辅助报站，避免通信故障造成的报站错误，提高报站***的可靠性。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、 “包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
如图1，为本发明实施例提供的一种基于增强现实的智能辅助报站方法方法，具体包括：
S101：根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
具体地，根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的视频图像，具体包括：
检测到列车速度和加速度，响应于列车速度和加速度符合第一设定条件，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
响应于列车速度和加速度符合第二设定条件，停止图像获取操作，得到图像集。
检测列车速度和加速度，当检测到列车加速度为负值时，且速度到达设定速度阈值时，实施例中该值为10m/s，10m/s的数值是通过对不同站点进行多次实验获取的，当然也根据实际运行站点以及要求精度设定速度阈值。当加速度为负值时，说明列车在减速，这是列车即将到站的准确信号，但列车刚开始减速时，距离站点还有一定的距离，此外，需要说明的一点是在离站点较近的区域，列车隧道才会呈现不同的特点，而距离站点还有一定的距离时就开始采集图像，会获取很多无效图像，因此还设定速度条件，在距离站点较近范围内开始采集图像，这样保证图像的有效性，从而确定站点预测的准确性。
列车一般在开门前就开始播报站点的名称，因此，需要在播报站点前，对即将到达的站点进行预测；当检测到列车加速度小于0，速度小于3m/s时，图像获取终端停止图像获取操作，得到一系列图像集。
具体地，图像获取终端为列车前置摄像头。
S102：根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；
经调研发现，不同的地铁列车站点，外观都很相似，但实际的空间结构模型却存在较大的差别，因此，本发明的关键创新点就是基于不同的地铁列车站点空间结构模型却存在差别，将该虚拟的空间结构模型与采集的现实站点图像进行融合，基于差别进行站点区分，并实现智能辅助报站。
具体地所述方法，还包括：
采集各个站点处的空间图样，根据空间图样获取三维虚拟空间结构模型；
将获取的三维虚拟空间结构模型与对应站点进行关联。
S103：将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；
具体地，将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像，具体包括：
首先将三维虚拟空间结构模型进行尺寸和位置配准，再和列车行进过程中的现实场景的图像进行融合，具体为：
Figure 421865DEST_PATH_IMAGE002
Figure 408275DEST_PATH_IMAGE004
Figure 573678DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure 670947DEST_PATH_IMAGE007
为空间直角坐标系的坐标，
Figure 238194DEST_PATH_IMAGE008
为尺寸调制参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为摄像头的视场角，
Figure 926664DEST_PATH_IMAGE009
为通透式显示模块的视场角，
Figure 844942DEST_PATH_IMAGE010
为通透式显示模块的出瞳距，
Figure 480323DEST_PATH_IMAGE011
为位置调制参数，位置调制参数用于表征人眼与摄像头在空间直角坐标系内各坐标轴上的位置差值，
Figure 167656DEST_PATH_IMAGE012
为调制后的虚拟画面图像尺寸，
Figure 495869DEST_PATH_IMAGE013
为真实画面图像尺寸，
Figure 370284DEST_PATH_IMAGE014
为调制后的虚拟画面图像位置，
Figure 74935DEST_PATH_IMAGE015
为真实画面图像位置。
本发明在将采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合前，将相应站点的三维虚拟空间结构模型进行了尺寸及位置的配准，提高了图像融合的准确性，进而保证了辅助报站的准确性；且运算量低、占用处 理器资源少、成本低。
S104：根据增强现实图像进行辅助报站。
由于不同的地铁列车站点，外观相似，仅仅依靠采集的图像进行识别，准确率较低，调研发现，不同的地铁列车站点空间结构模型却存在差别，将该虚拟的空间结构模型与采集的现实站点图像进行融合，得出增强现实图像，根据增强现实图像的配准结果，确定采集的现实站点图像是否与即将到站的时刻表上的站点匹配；其中一个实施例，根据增强现实图像中重影部分的尺寸占整个图像尺寸的比例，是否超过设定的比例，如果未超过设定比例，则说明采集的现实站点图像与即将到站的时刻表上的站点匹配，如超过设定比例，则说明采集的现实站点图像与即将到站的时刻表上的站点不匹配，需进行报异常，避免事故发生。
如图2，本发明实施例另一方面提供一种基于增强现实的智能辅助报站方法***，包括：
现实图像获取单元201：根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
具体地，根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的视频图像，具体包括：
检测到列车速度和加速度，响应于列车速度和加速度符合第一设定条件，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
响应于列车速度和加速度符合第二设定条件，停止图像获取操作，得到图像集。
检测列车速度和加速度，当检测到列车加速度为负值时，且速度到达设定速度阈值时，实施例中该值为10m/s，10m/s的数值是通过对不同站点进行多次实验获取的，当然也根据实际运行站点以及要求精度设定速度阈值。当加速度为负值时，说明列车在减速，这是列车即将到站的准确信号，但列车刚开始减速时，距离站点还有一定的距离，此外，需要说明的一点是在离站点较近的区域，列车隧道才会呈现不同的特点，而距离站点还有一定的距离时就开始采集图像，会获取很多无效图像，因此还设定速度条件，在距离站点较近范围内开始采集图像，这样保证图像的有效性，从而确定站点预测的准确性。
列车一般在开门前就开始播报站点的名称，因此，需要在播报站点前，对即将到达的站点进行预测；当检测到列车加速度小于0，速度小于3m/s时，图像获取终端停止图像获取操作，得到一系列图像集。
具体地，图像获取终端为列车前置摄像头。
虚拟结构获取单元202：根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；
经调研发现，不同的地铁列车站点，外观都很相似，但实际的空间结构模型却存在较大的差别，因此，本发明的关键创新点就是基于不同的地铁列车站点空间结构模型却存在差别，将该虚拟的空间结构模型与采集的现实站点图像进行融合，基于差别进行站点区分，并实现智能辅助报站。
还包括关联单元：
采集各个站点处的空间图样，根据空间图样获取三维虚拟空间结构模型；
将获取的三维虚拟空间结构模型与对应站点进行关联。
增强现实图像获取单元203：将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；
具体地，将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像，具体包括：
首先将三维虚拟空间结构模型进行尺寸和位置配准，再和列车行进过程中的现实场景的图像进行融合，具体为：
Figure 616775DEST_PATH_IMAGE002
Figure 115889DEST_PATH_IMAGE004
Figure 743180DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure 720363DEST_PATH_IMAGE007
为空间直角坐标系的坐标，
Figure 116709DEST_PATH_IMAGE008
为尺寸调制参数，
Figure 786725DEST_PATH_IMAGE017
为摄像头的视场角，
Figure 166891DEST_PATH_IMAGE009
为通透式显示模块的视场角，
Figure 682186DEST_PATH_IMAGE010
为通透式显示模块的出瞳距，
Figure 729776DEST_PATH_IMAGE011
为位置调制参数，位置调制参数用于表征人眼与摄像头在空间直角坐标系内各坐标轴上的位置差值，
Figure 305114DEST_PATH_IMAGE012
为调制后的虚拟画面图像尺寸，
Figure 906997DEST_PATH_IMAGE013
为真实画面图像尺寸，
Figure 491562DEST_PATH_IMAGE014
为调制后的虚拟画面图像位置，
Figure 862500DEST_PATH_IMAGE015
为真实画面图像位置。
本发明在将采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合前，将相应站点的三维虚拟空间结构模型进行了尺寸及位置的配准，提高了图像融合的准确性，进而保证了辅助报站的准确性；且运算量低、占用处 理器资源少、成本低。
辅助报站单元204：根据增强现实图像进行辅助报站。
由于不同的地铁列车站点，外观相似，仅仅依靠采集的图像进行识别，准确率较低，调研发现，不同的地铁列车站点空间结构模型却存在差别，将该虚拟的空间结构模型与采集的现实站点图像进行融合，得出增强现实图像，根据增强现实图像的配准结果，确定采集的现实站点图像是否与即将到站的时刻表上的站点匹配；其中一个实施例，根据增强现实图像中重影部分的尺寸占整个图像尺寸的比例，是否超过设定的比例，如果未超过设定比例，则说明采集的现实站点图像与即将到站的时刻表上的站点匹配，如超过设定比例，则说明采集的现实站点图像与即将到站的时刻表上的站点不匹配，需进行报异常，避免事故发生。
如图3所示，本发明实施例提供了一种电子设备300，包括存储器310、处理器320及存储在存储器320上并可在处理器320上运行的计算机程序311，处理器320执行计算机程序311时实现本发明实施例提供的一种基于增强现实的智能辅助报站方法方法。
在具体实施过程中，处理器320执行计算机程序311时，可以实现图1对应的实施例中任一实施方式。
由于本实施例所介绍的电子设备为实施本发明实施例中一种数据处理装置所采用的设备，故而基于本发明实施例中所介绍的方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该电子设备如何实现本发明实施例中的方法不再详细介绍，只要本领域所属技术人员实施本发明实施例中的方法所采用的设备，都属于本发明所欲保护的范围。
请参阅图4，图4为本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。
如图4所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质400，其上存储有计算机程序411，该计算机程序411被处理器执行时实现本发明实施例提供的一种基于增强现实的智能辅助报站方法；
在具体实施过程中，该计算机程序411被处理器执行时可以实现图1对应的实施例中任一实施方式。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明提出了一种基于增强现实的智能辅助报站方法，根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；本发明提供的方法能够根据采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合，输出增强现实图像，根据增强现实图像进行智能辅助报站，避免通信故障造成的报站错误，提高报站***的可靠性。
本发明在将采集的现实站点图像与相应站点的三维虚拟空间结构模型进行图像融合前，将相应站点的三维虚拟空间结构模型进行了尺寸及位置的配准，提高了图像融合的准确性，进而保证了辅助报站的准确性。
本发明提供的一种基于增强现实的智能辅助报站方法，一方面识别精度高，而且计算量小，降低内存占用，提高方法实施时的运算速度，适应嵌入式平台的应用。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围行为。

Claims (4)

1.一种基于增强现实的智能辅助报站方法，其特征在于，包括如下步骤：
根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；
将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；
根据增强现实图像进行辅助报站；
根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的视频图像，具体包括：
检测到列车速度和加速度，响应于列车速度和加速度符合第一设定条件，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
响应于列车速度和加速度符合第二设定条件，停止图像获取操作，得到图像集；
还包括：
采集各个站点处的空间图样，根据空间图样获取三维虚拟空间结构模型；
将获取的三维虚拟空间结构模型与对应站点进行关联；
将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像，具体包括：
首先将三维虚拟空间结构模型进行尺寸和位置配准，再和列车行进过程中的现实场景的图像进行融合，具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE004
Figure DEST_PATH_IMAGE006
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为空间直角坐标系的坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为尺寸调制参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为摄像头的视场角，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为通透式显示模块的视场角，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为通透式显示模块的出瞳距，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为位置调制参数，位置调制参数用于表征人眼与摄像头在空间直角坐标系内各坐标轴上的位置差值，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为调制后的虚拟画面图像尺寸，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为真实画面图像尺寸，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为调制后的虚拟画面图像位置，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为真实画面图像位置。
2.一种基于增强现实的智能辅助报站***，其特征在于，包括：
现实图像获取单元：根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
虚拟结构获取单元：根据列车报站时刻表，获取对应站点的三维虚拟空间结构模型；
增强现实图像获取单元：将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像；
辅助报站单元：根据增强现实图像进行辅助报站；
所述现实图像获取单元中，根据检测到列车速度和加速度，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的视频图像，具体包括：
检测到列车速度和加速度，响应于列车速度和加速度符合第一设定条件，触发图像获取终端，获取列车行进过程中的图像；
响应于列车速度和加速度符合第二设定条件，停止图像获取操作，得到图像集；
还包括关联单元：
采集各个站点处的空间图样，根据空间图样获取三维虚拟空间结构模型；
将获取的三维虚拟空间结构模型与对应站点进行关联；
所述增强现实图像获取单元中，将所述三维虚拟空间结构模型与现实场景的图像融合，输出增强现实图像，具体包括：
首先将三维虚拟空间结构模型进行尺寸和位置配准，再和列车行进过程中的现实场景的图像进行融合，具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
其中
Figure 919293DEST_PATH_IMAGE008
为空间直角坐标系的坐标，
Figure 367592DEST_PATH_IMAGE010
为尺寸调制参数，
Figure 304586DEST_PATH_IMAGE012
为摄像头的视场角，
Figure 903057DEST_PATH_IMAGE014
为通透式显示模块的视场角，
Figure 983009DEST_PATH_IMAGE016
为通透式显示模块的出瞳距，
Figure 461264DEST_PATH_IMAGE018
为位置调制参数，位置调制参数用于表征人眼与摄像头在空间直角坐标系内各坐标轴上的位置差值，
Figure 259455DEST_PATH_IMAGE020
为调制后的虚拟画面图像尺寸，
Figure 864880DEST_PATH_IMAGE022
为真实画面图像尺寸，
Figure 484824DEST_PATH_IMAGE024
为调制后的虚拟画面图像位置，
Figure 743767DEST_PATH_IMAGE026
为真实画面图像位置。
3.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1所述的方法步骤。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述的方法步骤。
CN202210249316.9A 2022-03-15 2022-03-15 一种基于增强现实的智能辅助报站方法和*** Active CN114418918B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210249316.9A CN114418918B (zh) 2022-03-15 2022-03-15 一种基于增强现实的智能辅助报站方法和***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210249316.9A CN114418918B (zh) 2022-03-15 2022-03-15 一种基于增强现实的智能辅助报站方法和***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114418918A CN114418918A (zh) 2022-04-29
CN114418918B true CN114418918B (zh) 2022-07-05

Family

ID=81263701

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210249316.9A Active CN114418918B (zh) 2022-03-15 2022-03-15 一种基于增强现实的智能辅助报站方法和***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114418918B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN207617739U (zh) * 2017-11-27 2018-07-17 厦门理工学院 一种基于图像识别技术的地铁报站***
CN108537889A (zh) * 2018-03-26 2018-09-14 广东欧珀移动通信有限公司 增强现实模型的调整方法、装置、存储介质和电子设备
CN109255838A (zh) * 2017-07-14 2019-01-22 北京行云时空科技有限公司 避免增强现实显示设备观看重影的方法及设备
CN110246357A (zh) * 2019-06-18 2019-09-17 厦门蓝斯通信股份有限公司 一种基于视频识别的站点位置纠偏方法及车载终端

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109255838A (zh) * 2017-07-14 2019-01-22 北京行云时空科技有限公司 避免增强现实显示设备观看重影的方法及设备
CN207617739U (zh) * 2017-11-27 2018-07-17 厦门理工学院 一种基于图像识别技术的地铁报站***
CN108537889A (zh) * 2018-03-26 2018-09-14 广东欧珀移动通信有限公司 增强现实模型的调整方法、装置、存储介质和电子设备
CN110246357A (zh) * 2019-06-18 2019-09-17 厦门蓝斯通信股份有限公司 一种基于视频识别的站点位置纠偏方法及车载终端

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
卢丹等.无线定位车载终端***软件设计与实现.《智能计算机与应用》.2012,(第06期), *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114418918A (zh) 2022-04-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP4224404A1 (en) Simulated traffic scene file generation method and apparatus
CN109739236A (zh) 车辆信息的处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备
CN110910673B (zh) 一种提醒行人碰撞车辆的方法及***、摄像头、移动终端
CN112036345A (zh) 目标场所人数的检测方法、推荐方法、检测***及介质
CN113030990B (zh) 车辆的融合测距方法、装置、测距设备及介质
CN111937497B (zh) 一种控制方法、控制装置及红外摄像机
CN112990162A (zh) 目标检测方法、装置、终端设备及存储介质
CN113239746A (zh) 电动车检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
CN114418918B (zh) 一种基于增强现实的智能辅助报站方法和***
CN112307966B (zh) 事件展示方法及装置、存储介质及电子设备
CN109800684A (zh) 一种视频中对象的确定方法及装置
CN111259829B (zh) 点云数据的处理方法和装置、存储介质及处理器
CN115661014A (zh) 一种点云数据处理方法、装置和电子设备、存储介质
CN116091983A (zh) 一种行为检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN116358528A (zh) 地图更新方法、地图更新装置、自移动设备及存储介质
CN116543143A (zh) 一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法及装置
CN114906170A (zh) 一种运动规划的方法、装置、电子设备及存储介质
CN114821987B (zh) 提醒方法、装置及终端设备
CN112330977B (zh) 一种自动泊车的方法和装置
CN114842331A (zh) 一种基于图像的潜在风险预警方法、***及装置
JP7160763B2 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム、およびアプリケーションプログラム
CN114445599A (zh) 一种试衣方法、装置、终端设备、存储介质和***
CN113696889A (zh) 一种基于安全距离的无人驾驶设备控制方法及装置
CN116709035B (zh) 图像帧的曝光调节方法、装置和计算机存储介质
CN114710626B (zh) 图像采集的方法、装置、电子设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 518000, 202 West Side, Assembly Plant 2, Shapu Community Rail Transit Equipment Science and Technology Park, Songgang Street, Bao'an District, Shenzhen, Guangdong Province

Patentee after: Beihai Communication (Shenzhen) Group Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: 518000 Room 403, building B, new retail Digital Industrial Park, Nanchang community, Xixiang street, Bao'an District, Shenzhen, Guangdong

Patentee before: SHENZHEN BEIHAI RAIL TRANSIT TECHNOLOGY CO.,LTD.

Country or region before: China

CP03 Change of name, title or address