CN106823333A - 智能棒球设备和头盔以及辅助判断好球的方法 - Google Patents

智能棒球设备和头盔以及辅助判断好球的方法 Download PDF

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Abstract

一种智能棒球设备、智能棒球头盔以及辅助判断好球的方法。该智能棒球设备包括深度摄像头、显示装置以及处理单元；深度摄像头与处理单元通信相连，处理单元被配置为从深度摄像头获取的深度图像提取本垒板的特征信息和击球员的特征信息并建立即时好球区3D模型，显示装置与处理单元通信相连，处理单元被配置为向显示装置发送即时好球区3D模型的显示信号，显示装置根据即时好球区3D模型的显示信号显示即时好球区3D模型。该智能棒球设备可降低判断投出的球是否为好球的难度，降低误判的几率。

Description

智能棒球设备和头盔以及辅助判断好球的方法
技术领域
本发明的实施例涉及一种智能棒球设备、一种智能棒球头盔以及一种辅助判断好球的方法。
背景技术
棒球运动是一种以棒打球为主要特点，集体性、对抗性很强的球类运动项目。它在国际上开展较为广泛，影响较大。
在棒球运动中，投手投出的棒球的时速较高(例如，在职业比赛中，投手投出的棒球的时速大于130km/h)，并且棒球的质量较大，因此棒球的动能较大。所以，捕手和裁判除了护腿、护臂、手套等防具外，还要戴上防护头盔，以防止面部被棒球击伤。
发明内容
本发明至少一个实施例提供一种智能棒球设备、一种智能棒球头盔以及一种辅助判断好球的方法。该智能棒球设备可解决判断投出的球是否为好球比较困难的问题。
本发明至少一个实施例提供一种智能棒球设备，其包括：深度摄像头，被配置为获取本垒板与击球员的深度图像；显示装置，被配置根据显示信号显示画面；以及处理单元，所述深度摄像头与所述处理单元通信相连，所述处理单元被配置为从所述深度图像提取所述本垒板的特征信息和所述击球员的特征信息并建立即时好球区3D模型，所述显示装置与所述处理单元通信相连，所述处理单元被配置为向所述显示装置发送所述即时好球区3D模型的显示信号，所述显示装置根据所述即时好球区3D模型的显示信号显示所述即时好球区3D模型。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述处理单元还被配置为计算所述显示装置与所述本垒板的相对位置关系并将所述相对位置关系映射到所述即时好球区3D模型中以使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述显示装置包括透明显示装置。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述显示装置包括：半透半反器件；以及投影器件，所述投影器件被配置为根据所述即时好球区3D模型的显示信号将所述即时好球区3D模型投影到所述半透半反器件上，所述半透半反器件被配置为反射所述即时好球区3D模型。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述半透半反器件包括半透式眼镜。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述深度摄像头还被配置为获取现实场景的图像；所述处理单元被配置为处理所述现实场景的图像以作为第一图层并获取所述本垒板和所述击球员在所述第一图层中的位置信息；利用所述本垒板和所述击球员在所述第一图层中的位置信息将所述即时好球区3D模型定位并形成第二图层；所述显示装置被配置为同时显示所述第一图层和所述第二图层以使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述第二图层的透明度的范围设置为10％-90％。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述处理单元包括：图像处理单元，被配置为处理所述深度图像并从所述深度图像提取所述本垒板的特征信息和所述击球员的特征信息；模型存储单元，被配置为存储标准3D模型；以及模型生成单元，被配置为将所述本垒板的特征信息和所述击球员的特征信息映射到所述标准3D模型以建立即时好球区3D模型。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述本垒板的特征信息包括所述本垒板五个顶点的位置信息。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，所述击球员的特征信息包括所述击球员肩关节和膝关节的位置信息。
本发明至少一个实施例提供一种智能棒球头盔，其包括：头盔本体；以及智能棒球设备，设置在所述头盔本体上，所述智能棒球设备包括上述任一项所述的智能棒球设备。
本发明至少一个实施例提供一种辅助判断好球的方法，其包括：获取本垒板与击球员的深度图像；从所述深度图像获取本垒板的特征信息以及击球员的特征信息；根据本垒板的特征信息以及击球员的特征信息建立即时好球区3D模型；将所述即时好球区3D模型进行显示并使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上；以及当投出的球穿过所述即时好球区3D模型的虚像时，判断所述投出的球为好球。
例如，在本实施例一示例提供的辅助判断好球的方法中，所述将所述即时好球区3D模型进行显示并使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上包括：获取所述显示装置与所述本垒板的相对位置关系；以及将所述相对位置关系映射到所述即时好球区3D模型中以将所述即时好球区3D模型的虚像形成在所述本垒板上。
例如，在本实施例一示例提供的辅助判断好球的方法中，所述将所述即时好球区3D模型进行显示并使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上包括：获取现实场景的图像以作为第一图层；获取所述本垒板和所述击球员在所述第一图层中的位置信息；利用所述本垒板和所述击球员在所述第一图层中的位置信息将所述即时好球区3D模型定位并形成第二图层；以及同时显示所述第一图层和所述第二图层以将所述即时好球区3D模型的虚像形成在所述本垒板上。
例如，在本实施例一示例提供的辅助判断好球的方法中，同时显示所述第一图层和所述第二图层以将所述即时好球区3D模型的虚像形成在所述本垒板上包括：将所述第二图层的透明度范围设置为10％-90％。
本发明实施例提供的智能棒球设备、智能棒球头盔以及辅助判断好球的方法至少可降低判断投出的球是否为好球的难度，降低误判的几率。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例，而非对本公开的限制。
图1为一种棒球运动的示意图；
图2为本发明一实施例提供的一种智能棒球设备的示意图；
图3为本发明一实施例提供的一种智能棒球设备的工作示意图；
图4为本发明一实施例提供的一种显示装置的结构示意图；
图5为本发明一实施例提供的一种处理单元的示意图；
图6为本发明一实施例提供的一种建立即时好球区3D模型的示意图；
图7为本发明一实施例提供的一种智能棒球头盔的结构示意图；以及
图8为本发明一实施例提供的一种辅助判断好球的方法的流程图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例的附图，对本公开实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本公开的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
除非另外定义，本公开使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。
在棒球运动中，如图1所示，裁判230可通过本垒板210和击球员220的位置来判断投球手投出的球是否为好球。按照通常的棒球规则，当投出的球位于本垒板所在的区域内且位于击球手的腋下与膝盖间之间的话，该球就是好球。然而，由于投出的棒球的速度较快(例如，在职业比赛中，投手投出的棒球的时速大于130km/h)，一方面，判断投出的球是否为好球对于裁判有较高的要求，不利于棒球运动的推广，另一方面，即使是优秀的裁判也无法避免误判的发生，容易在正式比赛中造成不可挽回的损失。因此，本申请的发明人想到设计一种智能棒球设备来辅助裁判对投出的球是否为好球进行判断。
本发明实施例提供一种智能棒球设备、一种智能棒球头盔以及一种辅助判断好球的方法。该智能棒球设备可包括深度摄像头、显示装置以及处理单元。深度摄像头可获取本垒板与击球员的深度图像，显示装置可根据显示信号显示画面。深度摄像头与处理单元通信相连，处理单元可从深度图像提取本垒板的特征信息和击球员的特征信息并建立即时好球区3D模型，显示装置与处理单元通信相连，处理单元被配置为向显示装置发送即时好球区3D模型的显示信号，显示装置根据即时好球区3D模型的显示信号显示即时好球区3D模型。由此，该智能棒球设备可实现即时好球区3D模型与现实场景的增强现实；裁判可通过该智能棒球设备在现实的本垒板上看到虚拟的即时好球区3D模型，当投出的球穿过该即时好球区3D模型时，则可判断投出的球为好球。因此，该智能棒球设备可降低判断投出的球是否为好球的难度，降低误判的几率。
下面结合附图对本发明实施例提供的智能棒球设备、智能棒球头盔以及辅助判断好球的方法进行说明。
实施例一
本实施例提供一种智能棒球设备。图2为一种智能棒球设备的示意图，如图2所示，该智能棒球设备包括深度摄像头110、显示装置130以及处理单元120。深度摄像头110可获取本垒板与击球员的深度图像；显示装置130可根据显示信号显示画面。深度摄像头110与处理单元120通信相连，处理单元120可从深度图像提取本垒板的特征信息(例如，本垒板的五个顶点的位置信息)和击球员的特征信息(例如，击球员的膝关节、肩关节的高度信息)并建立即时好球区3D模型，显示装置130与处理单元120通信相连，处理单元120可向显示装置130发送即时好球区3D模型的显示信号，显示装置130根据即时好球区3D模型的显示信号显示即时好球区3D模型。需要说明的是，上述的深度图像(Depth Image)也可被称为距离影像(Range Image)，是指将包括从深度摄像头到所拍摄的场景中各点的距离(深度)的图像。上述的即时好球区3D模型是指好球区3D模型会根据本垒板的特征信息和击球员的特征信息进行刷新或重建，例如，深度摄像头可每分钟获取至少24次本垒板与击球员的深度图像，处理单元每分钟至少建立24次即时好球区3D模型；另外，即时好球区3D模型的具体形状和尺寸可根据棒球运动中的规则进行设定。
在本实施例提供的智能棒球设备中，处理单元可从深度摄像头获取的深度图像中提取本垒板的特征信息(例如，本垒板的五个顶点的位置信息)以及击球员的特征信息(例如，击球员的肩关节和膝关节的高度信息)并根据上述的本垒板的特征信息以及击球员的特征信息建立即时好球区3D模型并向显示装置发送该即时好球区3D模型的显示信号，显示装置根据上述的显示信号显示即时好球区3D模型。该智能棒球设备可实现即时好球区3D模型与现实场景的增强现实；裁判可通过该智能棒球设备在现实的本垒板上看到虚拟的即时好球区3D模型的虚像，当投出的球穿过该即时好球区3D模型的虚像时，则可判断投出的球为好球。因此，该智能棒球设备可降低判断投出的球是否为好球的难度，降低误判的几率。需要说明的是，上述的即时好球区3D模型的虚像是指显示装置上显示的即时好球区3D模型在使用该智能棒球设备的用户的眼睛中形成的虚像。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，本垒板的特征信息包括本垒板五个顶点的位置信息。例如，可通过本垒板五个顶点的位置信息对即时好球区3D模型的底面和顶面进行构建或限定。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，击球员的特征信息包括击球员肩关节和膝关节的位置信息。在棒球运动中，好球区的位置为本垒板上方，击球员的膝关节和腋下之间，由于击球员的腋下的位置信息不好获取而肩关节比较容易识别，因此本实施例可通过获取肩关节的位置信息并通过计算来代替击球员的腋下的位置，例如，将肩关节的高度信息减去肩关节在竖直方向上的尺寸，例如15cm，即可得到击球员腋下的高度信息。当然，本发明实施例包括但不限于此，也可直接获取击球员的腋下的高度信息。
图3为一种智能棒球设备的工作原理示意图。如图3所示，裁判230可佩戴上述的智能棒球设备100，例如将上述智能棒球设备100挂载在防护头盔235上或直接集成在防护头盔235上。智能棒球设备100中的深度摄像头获取包括本垒板210和击球员220的深度图像。智能棒球设备100中的处理单元可从深度摄像头获取的深度图像中提取本垒板210的特征信息，例如，本垒板的五个顶点的位置信息，以及击球员220的特征信息，例如，击球员的膝关节、肩关节的高度信息，并根据上述的本垒板210的特征信息以及击球员220的特征信息建立即时好球区3D模型并向显示装置发送该即时好球区3D模型的显示信号，例如，根据本垒板的五个顶点的位置信息可确定该即时好球区3D模型的底面和/或顶面，根据击球员的膝关节222、肩关节223的高度信息可确定击球员的膝关节222和腋下221的高度信息并可确定该即时好球区3D模型的高度以及距离地面的距离。智能棒球设备100中的显示装置可显示该即时好球区3D模型，并且即时好球区3D模型的虚像330可位于本垒板210上并位于击球员220的膝关节222和腋下221之间，也就是说，即时好球区3D模型的底面与膝关节处于平行于地面的同一平面。裁判230可通过该智能棒球设备100在现实的本垒板210上看到虚拟的即时好球区3D模型的虚像330，当投出的球穿过该即时好球区3D模型的虚像330时，则可判断投出的球为好球。需要说明的是，用户可根据显示装置上显示的即时好球区3D模型来调整自身的位置，从而使即时好球区3D模型的虚像位于本垒板上；当然，本发明实施例包括但不限于此。
例如，例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，处理单元还可计算显示装置与本垒板的相对位置关系并将该相对位置关系映射到即时好球区3D模型中以使即时好球区3D模型的虚像位于本垒板上。例如，当该智能棒球设备固定在裁判的防护头盔上或者该智能棒球设备集成在裁判的防护头盔上时，深度摄像头与显示装置以及裁判的眼睛之间位置关系为固定值，可预先存储在智能棒球设备中；处理单元可根据本垒板的特征信息以及上述的深度摄像头与显示装置以及裁判的眼睛之间位置关系来计算显示装置与裁判的眼睛之间位置关系以及显示装置与本垒板的相对位置关系，并将上述的显示装置与裁判的眼睛之间位置关系以及显示装置与本垒板的相对位置关系映射到即时好球区3D模型中，从而确定即时好球区3D模型在显示装置上的尺寸以及位置，以使即时好球区3D模型在裁判的眼睛中的虚像位于本垒板上方。需要说明的是，即时好球区3D模型根据击球员的特征信息建立，因此可根据击球员的特征信息(例如，击球员的膝关节的高度信息)以使即时好球区3D模型的虚像位于击球员220的膝关节222和腋下221之间。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，显示装置可包括透明显示装置。也就是说，通过该显示装置可同时看到显示装置上显示的画面以及显示装置背后的现实场景。从而用户可通过该智能棒球设备在现实的本垒板上看到虚拟的即时好球区3D模型的虚像。
例如，图4为一种显示装置的结构示意图。在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，如图4所示，显示装置130可包括半透半反器件131以及投影器件132。投影器件132可根据所述即时好球区3D模型的显示信号将即时好球区3D模型投影到半透半反器件131上，半透半反器件131可反射该即时好球区3D模型。由此，用户可一方面看到半透半反器件上显示的即时好球区3D模型，另一方面可透过半透半反器件看到现实场景。
例如，如图4所示，半透半反器件131可为半透式眼镜。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，如图5所示，处理单元120包括图像处理单元121、模型存储单元122以及模型生成单元123。图像处理单元121可处理深度图像并从深度图像提取本垒板的特征信息和击球员的特征信息；模型存储单元122存储有标准3D模型；模型生成单元123可将本垒板的特征信息和击球员的特征信息映射到标准3D模型以建立即时好球区3D模型。
例如，如图6所示，处理单元可将本垒板的特征信息，例如，本垒板的五个顶点(A、B、C、D和E)的位置信息和击球员的特征信息映射到标准3D模型中以建立即时好球区3D模型。例如，标准3D模型具有底面变量和高度变量，可将本垒板的特征信息(例如，五个顶点(A、B、C、D和E)的位置信息)代入标准3D模型的底面变量中，将击球员的特征信息(例如，击球员的膝关节和肩关节的高度信息)代入标准3D模型的高度变量中以建立即时好球区3D模型，当然，本发明实施例包括但不限于此，还可采用其他方式将本垒板的特征信息和击球员的特征信息映射到标准3D模型中以建立即时好球区3D模型。
实施例二
在本实施例一的基础上，本实施例提供一种智能棒球设备。与实施例一不同的是，深度摄像头还可获取现实场景的图像；处理单元还可处理现实场景的图像以作为第一图层并获取本垒板以及击球员在第一图层中的位置信息；利用本垒板和击球员在第一图层中的位置信息将即时好球区3D模型定位并形成第二图层；显示装置可同时显示第一图层和第二图层，例如，将第二图层设置在第一图层上，以使即时好球区3D模型的虚像位于本垒板上。由此，用户可通过显示装置同时看到现实场景的虚像和即时好球区3D模型的虚像，并且，即时好球区3D模型的虚像位于本垒板的虚像上。在本实施例中，显示装置可采用通常的显示装置而不用设置透明显示装置，可降低成本。
例如，在本实施例一示例提供的智能棒球设备中，第二图层的透明度的范围为10％-90％，从而保证可看到第二图层之下的第一图层。当然，本发明实施例包括但不限于此，也可将第一图层显示在第二图层上，并将第一图层的透明度的范围设置为10％-90％。
实施例三
本实施例提供一种智能棒球头盔，该智能棒球头盔包括头盔本体和智能棒球设备，智能棒球设备设置在头盔本体上，智能棒球设备可为上述实施例中的任一项所描述的智能棒球设备。由此，由于该智能棒球头盔包括上述实施例中的任一项所描述的智能棒球设备，该智能棒球头盔可降低判断投出的球是否为好球的难度，降低误判的几率。
例如，如图7所示，该智能棒球头盔包括头盔本体410和智能棒球设备100，智能棒球设备100设置在头盔本体410上，显示装置130和深度摄像头110可设置在用户的眼睛与现实场景之间。需要说明的是，智能棒球设备中的处理单元的具体位置可根据实际情况进行设置，本发明实施例在此不做限制。
实施例四
本实施例提供一种辅助判断好球的方法，如图8所示，该方法包括步骤S401-S405。
步骤S401：获取本垒板与击球员的深度图像。
例如，可通过深度摄像头获取本垒板与击球员的深度图像。
步骤S402：从深度图像获取本垒板的特征信息以及击球员的特征信息。
例如，本垒板的特征信息包括本垒板五个顶点的位置信息，击球员的特征信息包括击球员肩关节和膝关节的位置信息。
步骤S403：根据本垒板的特征信息以及击球员的特征信息建立即时好球区3D模型。
步骤S404：将即时好球区3D模型进行显示并使即时好球区3D模型的虚像位于本垒板上。
步骤S405：当投出的球进入即时好球区3D模型的虚像中，判断该投出的球为好球。
在本实施例提供的辅助判断好球的方法中，可从深度图像中提取本垒板的特征信息(例如，本垒板的五个顶点的位置信息)以及击球员的特征信息(例如，击球员的肩关节和膝关节的高度信息)并根据上述的本垒板的特征信息以及击球员的特征信息建立即时好球区3D模型，并将即时好球区3D模型进行显示，从而实现即时好球区3D模型与现实场景的增强现实。裁判可在现实的本垒板上看到虚拟的即时好球区3D模型的虚像，当投出的球穿过该即时好球区3D模型的虚像时，则可判断投出的球为好球。因此，该智能棒球设备可降低判断投出的球是否为好球的难度，降低误判的几率。需要说明的是，上述的即时好球区3D模型的虚像是指显示装置上显示的即时好球区3D模型在使用该智能棒球设备的用户的眼睛中形成的虚像；另外，在棒球运动中，好球区的位置为本垒板上方，击球员的膝关节和腋下之间，由于击球员的腋下的位置信息不好获取，本发明实施例可通过获取肩关节的位置信息并通过计算来代替击球员的腋下的位置。
例如，在本实施例一示例提供的辅助判断好球的方法中，将即时好球区3D模型进行显示并使即时好球区3D模型的虚像位于本垒板上的步骤包括：获取显示装置与本垒板的相对位置关系；以及将相对位置关系映射到即时好球区3D模型中并使即时好球区3D模型的虚像位于本垒板上。由此，可将即时好球区3D模型的虚像形成在本垒板上，具体可参见实施例一中的相关描述。
例如，在本实施例一示例提供的辅助判断好球的方法中，将即时好球区3D模型进行显示并使即时好球区3D模型的虚像位于本垒板上的步骤包括：获取现实场景的图像以作为第一图层；获取本垒板以及击球员在第一图层中的位置信息；利用本垒板和击球员在第一图层中的位置信息将即时好球区3D模型定位并形成第二图层；以及同时显示第一图层和第二图层并使即时好球区3D模型的虚像位于本垒板上。例如，将第二图层显示在第一图层上。
例如，在本实施例一示例提供的辅助判断好球的方法中，同时显示第一图层和第二图层包括将第二图层的透明度的范围设置为10％-90％，从而保证可通过第二图层看到第二图层下的第一图层。当然，本发明实施例包括但不限于此，也可将第一图层显示在第二图层上，并将第一图层的透明度的范围设置为10％-90％。
有以下几点需要说明：
(1)本发明实施例附图中，只涉及到与本发明实施例涉及到的结构，其他结构可参考通常设计。
(2)在不冲突的情况下，本发明同一实施例及不同实施例中的特征可以相互组合。
以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (15)

1.一种智能棒球设备，包括：
深度摄像头，被配置为获取本垒板与击球员的深度图像；
显示装置，被配置根据显示信号显示画面；以及
处理单元，
其中，所述深度摄像头与所述处理单元通信相连，所述处理单元被配置为从所述深度图像提取所述本垒板的特征信息和所述击球员的特征信息并建立即时好球区3D模型，所述显示装置与所述处理单元通信相连，所述处理单元被配置为向所述显示装置发送所述即时好球区3D模型的显示信号，所述显示装置根据所述即时好球区3D模型的显示信号显示所述即时好球区3D模型。
2.根据权利要求1所述的智能棒球设备，其中，所述处理单元还被配置为计算所述显示装置与所述本垒板的相对位置关系并将所述相对位置关系映射到所述即时好球区3D模型中以使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上。
3.根据权利要求2所述的智能棒球设备，其中，所述显示装置包括透明显示装置。
4.根据权利要求2所述的智能棒球设备，其中，所述显示装置包括：
半透半反器件；以及
投影器件，
其中，所述投影器件被配置为根据所述即时好球区3D模型的显示信号将所述即时好球区3D模型投影到所述半透半反器件上，所述半透半反器件被配置为反射所述即时好球区3D模型。
5.根据权利要求4所述的智能棒球设备，其中，所述半透半反器件包括半透式眼镜。
6.根据权利要求1所述的智能棒球设备，其中，所述深度摄像头还被配置为获取现实场景的图像；所述处理单元被配置为处理所述现实场景的图像以作为第一图层并获取所述本垒板和所述击球员在所述第一图层中的位置信息；利用所述本垒板和所述击球员在所述第一图层中的位置信息将所述即时好球区3D模型定位并形成第二图层；所述显示装置被配置为同时显示所述第一图层和所述第二图层以使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上。
7.根据权利要求6所述的智能棒球设备，其中，所述第二图层的透明度设置为10％-90％。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的智能棒球设备，其中，所述处理单元包括：
图像处理单元，被配置为处理所述深度图像并从所述深度图像提取所述本垒板的特征信息和所述击球员的特征信息；
模型存储单元，被配置为存储标准3D模型；以及
模型生成单元，被配置为将所述本垒板的特征信息和所述击球员的特征信息映射到所述标准3D模型以建立即时好球区3D模型。
9.根据权利要求1-7中任一项所述的智能棒球设备，其中，所述本垒板的特征信息包括所述本垒板五个顶点的位置信息。
10.根据权利要求1-7中任一项所述的智能棒球设备，其中，所述击球员的特征信息包括所述击球员肩关节和膝关节的位置信息。
11.一种智能棒球头盔，包括：
头盔本体；以及
智能棒球设备，设置在所述头盔本体上，
其中，所述智能棒球设备包括根据权利要求1-10中任一项所述的智能棒球设备。
12.一种辅助判断好球的方法，包括：
获取本垒板与击球员的深度图像；
从所述深度图像获取本垒板的特征信息以及击球员的特征信息；
根据本垒板的特征信息以及击球员的特征信息建立即时好球区3D模型；
将所述即时好球区3D模型进行显示并使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上；以及
当投出的球穿过所述即时好球区3D模型的虚像时，判断所述投出的球为好球。
13.根据权利要求12所述的辅助判断好球的方法，其中，所述将所述即时好球区3D模型进行显示并使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上包括：
获取所述显示装置与所述本垒板的相对位置关系；以及
将所述相对位置关系映射到所述即时好球区3D模型中以将所述即时好球区3D模型的虚像形成在所述本垒板上。
14.根据权利要求12所述的辅助判断好球的方法，其中，所述将所述即时好球区3D模型进行显示并使所述即时好球区3D模型的虚像位于所述本垒板上包括：
获取现实场景的图像以作为第一图层；
获取所述本垒板和所述击球员在所述第一图层中的位置信息；
利用所述本垒板和所述击球员在所述第一图层中的位置信息将所述即时好球区3D模型定位并形成第二图层；以及
同时显示所述第一图层和所述第二图层以将所述即时好球区3D模型的虚像形成在所述本垒板上。
15.根据权利要求14所述的辅助判断好球的方法，其中，同时显示所述第一图层和所述第二图层包括：
将所述第二图层的透明度设置为10％-90％。
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