科创中国
基于神经网络的增强现实跟踪方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2022-11-09 10:04:47
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 门松 | 2022-11-09 16:26:13
本发明公开了一种基于神经网络的增强现实跟踪方法，包括：S1、建立神经网络结构；S2、用图像序列中目标对象的运动数据作为训练数据训练神经网络，调整神经网络中各层的权重；S3、提取视频中首帧图像的角点特征；S4、通过神经网络预测，得到目标对象的运动趋势；S5、在目标对象的运动趋势方向上在后续图像序列中对目标对象进行跟踪。本发明通过神经网络预测目标对象的运动趋势，减小了搜索范围和计算过程中的迭代次数，从而缩减了跟踪计算时间，提高了跟踪效率。
一种基于神经网络的增强现实跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：S1、建立神经网络结构；S2、用图像序列中目标对象的运动数据作为训练数据训练神经网络，调整神经网络中各层的权重；S3、提取视频中首帧图像的角点特征；S4、通过神经网络预测，得到目标对象的运动趋势；S5、在目标对象的运动趋势方向上在后续图像序列中对目标对象进行跟踪；所述神经网络结构包括1个输入层、1个隐藏层及1个输出层，输入层的神经元个数为K，隐藏层的神经元个数为M，输出层神经元个数为1，其中上一层神经元与下一层各神经元之间的权重为wij，初始权重取随机常量wij∈[-0.5,0.5]，激活函数选取Sigmoid函数所述步骤S2具体为：S21、准备训练数据；S22、对训练数据进行归范化处理；S23、通过规范化处理后的训练数据训练神经网络，调整神经网络中各层的权重，从而训练出最优的神经网络
增强现实是通过计算机产生虚拟三维模型并将虚拟模型叠加在现实世界中的展 示，以达到增强现实的技术，也称作混合现实。
目前，很多增强现实系统是基于标记的增强现实系统，需事先准备标记并且提取 标记的特征信息将其存于数据库中，当摄像头再次捕获到标记的时候进行识别、跟踪、定位 并叠加模型。基于标记的增强现实系统中标记可以使二维码、圆形等，腾讯科技(深圳)有限 公司在20 14年公开了一种二维码的增强现实实现方法和装置（中国专利申请号： 201310031075.1)。基于标记的增强现实系统易于实现，然而由于要事先准备标记，使得其 应用场景大大受限。
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
本发明可应用于未知场景的平面跟踪，通过神经网络预测目标对象的运动趋势， 减小了搜索范围和计算过程中的迭代次数，从而缩减了跟踪计算时间，提高了跟踪效率。本实施例构造多层前馈神经网络采用后向传播算法学习目标对象的运动模型，用 图像序列中目标对象的运动数据作为训练数据训练神经网络，再将训练好的神经网络模型 用于预测目标对象的运动趋势。
技术合作
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在 不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论 从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权 利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有 变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包 含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当 将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员 可以理解的其他实施方式。
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