CN107272459A - 一种基于神经网络的4d电影座椅控制方法及系统 - Google Patents
一种基于神经网络的4d电影座椅控制方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于神经网络的4D电影座椅控制方法及系统，该系统包括基础音频特征生成模块、音频解码模块、云端音频数据库、镜头参数获取模块、驱动模块、传感器模块，本发明对降噪处理后的声音进行频率分析和相位曲线计算，生成基础电影音频曲线，选择环形限定区域为视频采集区域，建立特征跟踪点运动轨迹曲线，通过读取并分析待测电影音频、视频信息完成与云端数据的匹配及修正，大大缩短了电影座椅控制数据的制作时间，保证了运动与画面的同步性，大大提升了4D电影座椅的体验效果。
Description
技术领域
本发明属于影音设备领域，尤其涉及一种基于神经网络的4D电影座椅控制方法及系统。
背景技术
目前4D电影座椅会根据电影的画面，同步运动，起到4D电影效果。但是这种运动仅仅是固定的几个运动方案，没办法根据电影声音配合运动。实现电影座椅控制数据编辑的方法主要有：手工编辑方法、摇杆编辑法和可穿戴设备探测方法。手工编辑方法的工作方式是，技术人员在观看电影时，根据电影的情节需要通过计算机程序手动输入并记录动作数据；摇杆编辑法即在观看电影时，手动操作摇杆产生姿态数据并记录；可穿戴设备探测方法即在观看电影时，通过头部或手势动作来探测并记录动作数据，编辑效率低，动作数据相对于影片存在一定的滞后，同步效果差。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于神经网络的4D电影座椅控制方法及系统。
本发明是这样实现的，一种4D电影座椅控制方法包括：
一种4D电影座椅控制方法，其特征在于，该方法包括：
步骤一、采集电影音频，对降噪处理后的声音进行频率分析和相位曲线计算，生成基础电影音频曲线，不同基础电影音频曲线以不同基础电影音频曲线标签上传至云端音频数据库；
步骤二、选择环形限定区域为视频采集区域，在视频采集时间内选定动点作为特征跟踪点，建立特征跟踪点运动轨迹曲线，不同特征跟踪点运动轨迹曲线以不同特征跟踪点运动轨迹曲线标签上传至云端视频数据库；
步骤三、读取并分析待测电影音频的频率及相位信息，读取并分析待测电影视频特征跟踪点的运动轨迹，分别与音频数据库中基础电影音频曲线、特征跟踪点运动轨迹曲线进行特征相似度比较，如果特征相似度比较结果不低于预定值则进入步骤四，如果特征相似度比较结果低于预定值则进入步骤五；
步骤四、直接读取相似度最高的影片的基础电影音频曲线标签和特征跟踪点运动轨迹曲线标签所对应的音频信息和视频信息，获取影片播放时间节点并与当前电影播放时间节点匹配，通过该影片的基础电影音频曲线控制电影座椅做出振动动作，通过该影片的特征跟踪点运动轨迹曲线控制电影座椅做出位移动作；
步骤五、读取基础电影音频曲线相似度比较结果最高者对应的影片的基础电影音频曲线，以该基础电影音频曲线控制电影座椅做出振动动作，读取特征跟踪点运动轨迹曲线相似度比较结果最高者对应的影片的特征跟踪点运动轨迹曲线，以该特征跟踪点运动轨迹曲线控制电影座椅做出位移动作，并以该特征跟踪点运动轨迹曲线修正音频曲线幅值；
步骤六、读取使用者体重参数、电影座椅的振动频幅特征和位移运动特征，通过基础电影音频曲线、特征跟踪点运动轨迹曲线对该振动频幅特征和位移运动特征进行修正。
进一步，以环形限定区域的圆心为中心点，将该环形限定区域归一化为矩形区域，设环形限定区域图像的内外边缘的交点位置分为(xi(θ)，yi(θ))和(x0(θ)，y0(θ))，通过下式将环形限定区域图像中的特征跟踪点映射到极坐标(r，θ)中：
在该极坐标中建立特征跟踪点运动轨迹曲线。
进一步，在待降噪音频信号中搜索能量偏离最大的音频信号段，将其作为噪声段，进行频谱分析得到频域特征，作为噪声特征，将待降噪音频信号与噪声特征进行频谱比较，根据频谱比较结果对所述待降噪音频信号进行频谱增益处理，处理后的不同音频信号传送至电影座椅上不同位置的振动执行机构。
进一步，所述4D电影座椅控制方法还包括：
步骤一、对当前电影音频进行h时长内的频率数据提取，搜索云端音频数据库中与该频率数据相似度最高的音频数据；
步骤二、对当前选定电影音频采样获取m个相邻波峰及波谷的音频幅数据，将该当前周期作为第一周期，获取该第一周期后的连续n-1个周期按与所述第一周期相同的方式进行采样得到的数据，将该n-1个周期中每个周期的m个数据与云端音频数据库中音频数据进行相似度比较；
步骤三、若相似度比较结果大于预设值，则将当前电影音频与选定的云端音频数据库中的音频数据等同，并通过该云端音频数据库中的音频数据对电影座椅进行动作控制；
步骤四、若相似度比较结果不大于预设值，则采用当前电影音频的频率特征并通过云端音频数据库中最相似音频数据对该当前电影音频的幅值特征进行修订后对电影座椅进行动作控制。
本发明的另一目的在于提供一种4D电影座椅控制系统，该系统包括：
基础音频特征生成模块，用于获取不同电影的音频数据，根据音频数据特征生成不同的基础动作音频频幅波形；
音频解码模块，用于获取当前电影的音频数据进行解码，将不同频率、幅值的音频数据上传至云端音频数据库；
云端音频数据库用于存储基础动作音频频幅波形，并将音频解码模块上传的音频数据与基础动作音频频幅波形进行特征比较和匹配；
镜头参数获取模块，用于获取环形限定区域内选定的特征跟踪点的，建立特征跟踪点运动轨迹曲线；
驱动模块，用于以电影音频曲线控制执行机构做出振动动作，以特征跟踪点运动轨迹曲线控制执行机构做出位移动作；
传感器模块，模块包括用于感知电影座椅加速度的加速度传感器子模块和用于感知电影座椅所受压力的压电晶片子模块。
进一步，执行机构包括用于驱动电影座椅前后运动的滑轨驱动机构、用于驱动电影座椅摇摆运动的连杆驱动机构、用于驱动电影座椅升降运动的举升驱动机构、用于驱动电影座椅不同部位振动的电磁振动机构。
本发明对降噪处理后的声音进行频率分析和相位曲线计算，生成基础电影音频曲线，选择环形限定区域为视频采集区域，建立特征跟踪点运动轨迹曲线，通过读取并分析待测电影音频、视频信息完成与云端数据的匹配及修正，大大缩短了电影座椅控制数据的制作时间，保证了运动与画面的同步性，大大提升了4D电影座椅的体验效果。
附图说明
图1和图2是本发明实施例提供的4D电影座椅控制方法流程图；
图3是本发明实施例提供的4D电影座椅控制系统结构示意图；
图中：1、基础音频特征生成模块；2、音频解码模块；3、云端音频数据库；4、镜头参数获取模块；5、驱动模块；6、传感器模块；7、执行机构。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
一种基于神经网络的4D电影座椅控制方法包括：
S101、采集电影音频，对降噪处理后的声音进行频率分析和相位曲线计算，生成基础电影音频曲线，不同基础电影音频曲线以不同基础电影音频曲线标签上传至云端音频数据库；
S102、选择环形限定区域为视频采集区域，在视频采集时间内选定动点作为特征跟踪点，建立特征跟踪点运动轨迹曲线，不同特征跟踪点运动轨迹曲线以不同特征跟踪点运动轨迹曲线标签上传至云端视频数据库；
S103、读取并分析待测电影音频的频率及相位信息，读取并分析待测电影视频特征跟踪点的运动轨迹，分别与音频数据库中基础电影音频曲线、特征跟踪点运动轨迹曲线进行特征相似度比较，如果特征相似度比较结果不低于预定值则进入步骤四，如果特征相似度比较结果低于预定值则进入步骤五；
S104、直接读取相似度最高的影片的基础电影音频曲线标签和特征跟踪点运动轨迹曲线标签所对应的音频信息和视频信息，获取影片播放时间节点并与当前电影播放时间节点匹配，通过该影片的基础电影音频曲线控制电影座椅做出振动动作，通过该影片的特征跟踪点运动轨迹曲线控制电影座椅做出位移动作；
S105、读取基础电影音频曲线相似度比较结果最高者对应的影片的基础电影音频曲线，以该基础电影音频曲线控制电影座椅做出振动动作，读取特征跟踪点运动轨迹曲线相似度比较结果最高者对应的影片的特征跟踪点运动轨迹曲线，以该特征跟踪点运动轨迹曲线控制电影座椅做出位移动作，并以该特征跟踪点运动轨迹曲线修正音频曲线幅值；
S106、读取使用者体重参数、电影座椅的振动频幅特征和位移运动特征，通过基础电影音频曲线、特征跟踪点运动轨迹曲线对该振动频幅特征和位移运动特征进行修正。
该4D电影座椅控制方法还包括：
S201、对当前电影音频进行h时长内的频率数据提取，搜索云端音频数据库中与该频率数据相似度最高的音频数据；
S202、对当前选定电影音频采样获取m个相邻波峰及波谷的音频幅数据，将该当前周期作为第一周期，获取该第一周期后的连续n-1个周期按与所述第一周期相同的方式进行采样得到的数据，将该n-1个周期中每个周期的m个数据与云端音频数据库中音频数据进行相似度比较；
S203、若相似度比较结果大于预设值，则将当前电影音频与选定的云端音频数据库中的音频数据等同，并通过该云端音频数据库中的音频数据对电影座椅进行动作控制；
S204、若相似度比较结果不大于预设值，则采用当前电影音频的频率特征并通过云端音频数据库中最相似音频数据对该当前电影音频的幅值特征进行修订后对电影座椅进行动作控制。
在本发明实施例中，以环形限定区域的圆心为中心点，将该环形限定区域归一化为矩形区域，设环形限定区域图像的内外边缘的交点位置分为(xi(θ)，yi(θ))和(x0(θ)，y0(θ))，通过下式将环形限定区域图像中的特征跟踪点映射到极坐标(r，θ)中：
在该极坐标中建立特征跟踪点运动轨迹曲线。
在待降噪音频信号中搜索能量偏离最大的音频信号段，将其作为噪声段，进行频谱分析得到频域特征，作为噪声特征，将待降噪音频信号与噪声特征进行频谱比较，根据频谱比较结果对所述待降噪音频信号进行频谱增益处理，处理后的不同音频信号传送至电影座椅上不同位置的振动执行机构；
本发明实施例的4D电影座椅控制系统包括：
基础音频特征生成模块1，用于获取不同电影的音频数据，根据音频数据特征生成不同的基础动作音频频幅波形；
音频解码模块2，用于获取当前电影的音频数据进行解码，将不同频率、幅值的音频数据上传至云端音频数据库；
云端音频数据库3用于存储基础动作音频频幅波形，并将音频解码模块上传的音频数据与基础动作音频频幅波形进行特征比较和匹配；
镜头参数获取模块4，用于获取环形限定区域内选定的特征跟踪点的，建立特征跟踪点运动轨迹曲线，随着影片视频的播放，利用计算机通过视频处理算法跟踪所有特征跟踪点的位置变化，根据所有特征跟踪点的位置变化，通过视频处理算法计算得到特征跟踪点的运动参数和运动轨迹；
驱动模块5，用于以电影音频曲线控制执行机构做出振动动作，以特征跟踪点运动轨迹曲线控制执行机构做出位移动作，系统识别影片的音频后根据需要确定电影座椅运动的自由度；
传感器模块6，模块包括用于感知电影座椅加速度的加速度传感器子模块和用于感知电影座椅所受压力的压电晶片子模块。
其中，执行机构包括用于驱动电影座椅前后运动的滑轨驱动机构、用于驱动电影座椅摇摆运动的连杆驱动机构、用于驱动电影座椅升降运动的举升驱动机构、用于驱动电影座椅不同部位振动的电磁振动机构，该电磁振动机构包括右前振动器、中置振动器、左前振动器和低频振动器，所述的右环绕振动器、左环绕振动器、右后环绕振动器和左后环绕振动器均设置在靠背上，信号解码驱动器设置在座椅本体上或外置于座椅本体。
本发明对降噪处理后的声音进行频率分析和相位曲线计算，生成基础电影音频曲线，选择环形限定区域为视频采集区域，建立特征跟踪点运动轨迹曲线，通过读取并分析待测电影音频、视频信息完成与云端数据的匹配及修正，大大缩短了电影座椅控制数据的制作时间，保证了运动与画面的同步性，大大提升了4D电影座椅的体验效果。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (6)
1.一种基于神经网络的4D电影座椅控制方法，其特征在于，该方法包括：
步骤一、采集电影音频，对降噪处理后的声音进行频率分析和相位曲线计算，生成基础电影音频曲线，不同基础电影音频曲线以不同基础电影音频曲线标签上传至云端音频数据库；
步骤二、选择环形限定区域为视频采集区域，在视频采集时间内选定动点作为特征跟踪点，建立特征跟踪点运动轨迹曲线，不同特征跟踪点运动轨迹曲线以不同特征跟踪点运动轨迹曲线标签上传至云端视频数据库；
步骤三、读取并分析待测电影音频的频率及相位信息，读取并分析待测电影视频特征跟踪点的运动轨迹，分别与音频数据库中基础电影音频曲线、特征跟踪点运动轨迹曲线进行特征相似度比较，如果特征相似度比较结果不低于预定值则进入步骤四，如果特征相似度比较结果低于预定值则进入步骤五；
步骤四、直接读取相似度最高的影片的基础电影音频曲线标签和特征跟踪点运动轨迹曲线标签所对应的音频信息和视频信息，获取影片播放时间节点并与当前电影播放时间节点匹配，通过该影片的基础电影音频曲线控制电影座椅做出振动动作，通过该影片的特征跟踪点运动轨迹曲线控制电影座椅做出位移动作；
步骤五、读取基础电影音频曲线相似度比较结果最高者对应的影片的基础电影音频曲线，以该基础电影音频曲线控制电影座椅做出振动动作，读取特征跟踪点运动轨迹曲线相似度比较结果最高者对应的影片的特征跟踪点运动轨迹曲线，以该特征跟踪点运动轨迹曲线控制电影座椅做出位移动作，并以该特征跟踪点运动轨迹曲线修正音频曲线幅值；
步骤六、读取使用者体重参数、电影座椅的振动频幅特征和位移运动特征，通过基础电影音频曲线、特征跟踪点运动轨迹曲线对该振动频幅特征和位移运动特征进行修正。
2.如权利要求1所述4D电影座椅控制方法，其特征在于，以环形限定区域的圆心为中心点，将该环形限定区域归一化为矩形区域，设环形限定区域图像的内外边缘的交点位置分为(xi(θ)，yi(θ))和(x0(θ)，y0(θ))，通过下式将环形限定区域图像中的特征跟踪点映射到极坐标(r，θ)中：
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在该极坐标中建立特征跟踪点运动轨迹曲线。
3.如权利要求1所述4D电影座椅控制方法，其特征在于，在待降噪音频信号中搜索能量偏离最大的音频信号段，将其作为噪声段，进行频谱分析得到频域特征，作为噪声特征，将待降噪音频信号与噪声特征进行频谱比较，根据频谱比较结果对所述待降噪音频信号进行频谱增益处理，处理后的不同音频信号传送至电影座椅上不同位置的振动执行机构。
4.如权利要求1所述4D电影座椅控制方法，其特征在于，还包括如下方法：
步骤一、对当前电影音频进行h时长内的频率数据提取，搜索云端音频数据库中与该频率数据相似度最高的音频数据；
步骤二、对当前选定电影音频采样获取m个相邻波峰及波谷的音频幅数据，将该当前周期作为第一周期，获取该第一周期后的连续n-1个周期按与所述第一周期相同的方式进行采样得到的数据，将该n-1个周期中每个周期的m个数据与云端音频数据库中音频数据进行相似度比较；
步骤三、若相似度比较结果大于预设值，则将当前电影音频与选定的云端音频数据库中的音频数据等同，并通过该云端音频数据库中的音频数据对电影座椅进行动作控制；
步骤四、若相似度比较结果不大于预设值，则采用当前电影音频的频率特征并通过云端音频数据库中最相似音频数据对该当前电影音频的幅值特征进行修订后对电影座椅进行动作控制。
5.一种基于神经网络的4D电影座椅控制系统，其特征在于，该系统包括：
基础音频特征生成模块，用于获取不同电影的音频数据，根据音频数据特征生成不同的基础动作音频频幅波形；
音频解码模块，用于获取当前电影的音频数据进行解码，将不同频率、幅值的音频数据上传至云端音频数据库；
云端音频数据库用于存储基础动作音频频幅波形，并将音频解码模块上传的音频数据与基础动作音频频幅波形进行特征比较和匹配；
镜头参数获取模块，用于获取环形限定区域内选定的特征跟踪点的，建立特征跟踪点运动轨迹曲线；
驱动模块，用于以电影音频曲线控制执行机构做出振动动作，以特征跟踪点运动轨迹曲线控制执行机构做出位移动作；
传感器模块，模块包括用于感知电影座椅加速度的加速度传感器子模块和用于感知电影座椅所受压力的压电晶片子模块。
6.如权利要求5所述4D电影座椅控制系统，其特征在于，执行机构包括用于驱动电影座椅前后运动的滑轨驱动机构、用于驱动电影座椅摇摆运动的连杆驱动机构、用于驱动电影座椅升降运动的举升驱动机构、用于驱动电影座椅不同部位振动的电磁振动机构。
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