基于图像识别的定位与AR方法，系统及应用

技术领域

本发明涉及图像识别和定位领域，尤其涉及一种基于图像识别的定位和AR的方法，系统及应用.

背景技术

目前，基于图像识别的定位导航一般使用定位点拍摄的照片与预设的多张照片之一进行比较以获得位置；或建立3D模型图，将定位点所拍摄的照片与3D模型图进行比较以获得位置. 这两种方法都需要预先预设照片或3D模型. 如果没有的任何位置可用，则无法找到它.

增强现实（Augmented Reality，简称AR）是一种实时计算相机图像的位置和角度并添加相应的图像，视频和3D模型的技术. 该技术的目标是将虚拟世界置入现实世界并进行交互.

用于定位的AR技术中，仅考虑角度关系，而忽略距离关系.

对于室内定位，只能考虑角度关系，而忽略距离关系.

本发明基于图像识别，包括现有的成熟特征识别，对象轮廓识别，颜色识别，运动识别，面部识别，文本识别等. 不同的环境采用相应的识别策略.

发明内容

本发明的目的是提供一种角度定位方法，其可以应用于导航定位，AR导航定位，AR游戏定位等.

本发明的思想是基于两个特定对象（特征）的两个视角，或某个对象的一个​​视角和两个线段或两个表面来确定在视角处的位置. 视角下的物体投影方向的线段比或面积比确定视角下的位置.

参考图2. 如图2所示，基于两个已识别物体（特征）A和B的两个视角β1和β2确定O在视角处的位置.

或参考图. 如图3所示，特定物体的投影角β3的线角比率D2E2 / E2F2与两个线段DE和EF在物体在视角方向上的投影确定视角的位置O.

或参考图. 参照图4，特定物体的视角β4和物体在视角方向上的两个表面S1和S2的投影的面积比SO1 / SO2确定了视角下O的位置.

特征是可以通过计算机系统中的图像识别清楚地标识的对象，或者是在计算机系统中指定的人为指定的对象. 该功能未引用特殊对象. 该特征可以是定位空间中的任何对象，但是必须通过计算机系统中的图像识别来识别. 例如，两部手机在不同的地方拍摄数字“ 5”. 计算机系统通过图像识别（数字识别策略）确定两个电话都拍摄相同的数字“ 5”，因此数字“ 5”是功能. 或由计算机系统的图像识别软件识别和识别的相对稳定和固定的对象或图案.

具体地，对于客户端，即两个客户端获取各自位置周围的图像并将方向角发送给服务器，服务器通过图像识别确定两个客户端捕获到的公共物体的图像，使用公共对象图像的差异及其方向角可计算两个客户端之间连接的方向角.

此外，两个位置点分别获得至少两个特征的方向角，并根据方向角计算连接两个位置点的方向角.

或者，两个位置点分别获得不在同一直线上的两个线段的比例和方向角，并通过该比例和方向角来计算两个位置点的连接的方向角.

或者，两个位置点分别获得同一物体的两个表面（两个不在同一平面上的表面）的面积比和方向角，并计算两个位置点通过该区域的连接的方向角比和方向角.

进一步，提供了一种将虚拟世界放置在屏幕上并在现实世界中与之交互的方法（朋友屏幕定位，商人屏幕定位，游戏目标屏幕定位，红包屏幕定位，虚拟广告屏幕定位）和系统，该系统可以基于独立的即时消息传递IM平台，或通过第三方服务（API），也可以嵌入到现有的IM平台中，例如QQ，微信，Momo等.

本发明采用的技术方案是:

一种基于图像识别的定位方法，其特征在于，所述视角处的位置由至少两个确定对象（特征）的两个视角确定，或者由至少一个确定对象及其物体的视角确定两个线段或两个平面在视角方向上的投影的线段比率或面积比率确定了视角的位置.

一种基于图像识别的定位方法，其特征还在于，两个位置点分别获得至少两个物体（特征）的方向角，并通过方向角Direction angle计算两个位置点之间的连接.

一种基于图像识别的定位方法，其特征在于，所述两个位置点分别获得不在同一直线上的两个线段的比例和方向角，并通过比例和方向计算两者. angle定位点连接的方向角.

一种基于图像识别的定位方法，其特征在于，所述两个位置点分别获得同一物体两个表面的面积比和方向角，并通过所述面积比计算两个位置点. 和方向角线的方向角.

基于图像识别的定位方法还包括客户端和服务器，其特征在于，包括以下步骤:

（1）通过客户端的定向设备确定统一基准；

（2）位置C获取物体（特征）A的图像A1和相对于参考线的角度α1，位置C获取物体（特征）B的图像B1和相对于参考线的角度α2行，并将图像A1和α1，图像B1和α2上载到服务器；

（3）位置O获取物体（特征）A的图像A2和相对于参考线的角度β1，位置O获取物体（特征）B的图像B2和相对于参考线的角度β2行，并将图像A2和β1，图像B2和β2上传到服务器；

（4）服务器通过图像识别将图像A1和图像A2都确定为物体（特征）A的图像，服务器通过图像识别将图像B1和图像B2都确定为物体（特征）B的图像ar技术中的图像识别，然后通过α1，Α2，β1，β2，计算出OC直线相对于参考线的角度γ.

即: γ= F1（α1，α2，β1，β2），F1是计算函数.

当然，可以获得更多的对象（特征）进行计算，综合的计算结果对本发明是有益的.

或者

基于图像识别的定位方法还包括客户端和服务器，其特征在于，包括以下步骤:

（1）通过客户端的定向设备确定统一基准；

（2）线段对象DEF的线段DE和线段EF不在同一条直线上. 位置C获取线段对象DEF的垂直投影图像D1E1F1和垂直投影方向与参考线之间的夹角α3，并将图像D1E1F1和α3上传到服务器；

（3）位置O: 获取分割对象DEF的垂直投影图像D2E2F2和垂直投影方向与参考线之间的夹角β3，并将图像D2E2F2和β3上传到服务器；

（4）服务器通过图像识别将图像D1E1F1和图像D2E2F2确定为线段DEF图像，并通过计算D1E1 / E1F1比D2E2来计算OC直线相对于参考线的角度γ / E2F2比，α3和β3.

即: γ= F2（D1E1 / E1F1，α3，D2E2 / E2F2，β3），F2是计算函数.

当然ar技术中的图像识别，获得更多的线段对象进行计算，综合的计算结果对本发明是有益的.

或者

基于图像识别的定位方法还包括客户端和服务器，其特征在于，包括以下步骤:

（1）通过客户端的定向设备确定统一基准；

（2）三维物体G的两个表面的面积分别为S1和S2，位置C获得三维物体G的垂直投影图像G1和垂直投影方向之间的夹角α4和参考线，然后将图像G1和α4上载到服务器；

（3）位置O获取三维物体G的垂直投影图像G2和垂直投影方向与参考线的夹角β4，并将图像G2和β4上传到服务器；

（4）服务器通过图像识别确定图像G1和图像G2均为三维物体G的图像. G1图像中的SC1是S1的图像区域，SC2是S2的图像区域，G2图像中的SO1是S1的图像区域，SO2是S2的图像区域，并且OC直线相对于参考线的角度γ由SC1 / SC2比，SO1 / SO2比，α4和β4计算得出.

即: γ= F3（SC1 / SC2，α4，SO1 / SO2，β4），F3是计算函数.

当然，获得更多的三维物体进行计算，综合的计算结果对本发明是有益的.

当然，上述特征对象，线段对象和三维对象也可以用于综合计算.

此外，基于图像识别的定位方法的特征还在于包括以下步骤:

客户端获取服务器计算出的角度γ，并基于该角度γ在客户端指导的地图上定位或导航.

或者，基于图像识别的定位方法的特征还在于以下步骤: 客户端获取服务器计算出的角度γ，客户端打开相机获取实时图像，并叠加实时图像中的角度γ.

此外，由客户获得的角度还包括在竖直方向上的水平倾斜角，用于确定竖直平面的方向角（出于相同的原因而提供）. 这样，通过组合水平面的方向角来确定三维空间中的方向角.

一种基于图像识别的AR方法，其特征在于，角度γ引导共同的朋友，商家，游戏对象，红包或广告.

一种基于图像识别的AR定位方法，其特征在于:

①客户端1启动红包发布程序，拍摄周围图像并同步获取方向角上传至服务器；

②服务器获取客户端1拍摄的周围图像及其方向角；

③服务器根据客户端1的红色信封设置生成虚拟红色信封图像，并将该图像及其在步骤②中由服务器获取的方向角关联起来. 红包动作分配包括方向角，水平倾斜角，垂直高度及其动作分配的变化；

④客户端2拍摄周围图像并获取方向角，并同步上传到服务器；

⑤服务器根据步骤②中获取的客户端1捕获的周边图像和方向角以及步骤④中客户端2捕获的周边图像和方向角，计算客户端1发出红包的位置. 服务器将虚拟的红色信封图像推送到客户端2；

⑥客户端2根据红包的位置叠加并在屏幕上显示虚拟红包图像，同时虚拟红包图像根据动作分配移动；

⑦客户端2通过触摸屏获得红包.

一种基于图像识别的AR定位方法，其特征在于:

下载完整的专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载.

我不想注册，请点击直接下载以立即登录，下载文献升级会员，免费下载

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
https://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-255191-1.html