CN117420931A - 基于增强现实的鸟类观测方法、系统、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于增强现实技术领域，提供了基于增强现实的鸟类观测方法、系统、设备和存储介质，其方法包括：获取鸟类的视频信息；根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息；叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象；根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置，通过基于增强现实的眼镜提供了实时的鸟类识别和丰富的虚拟信息叠加，使观鸟者能够轻松识别鸟类、了解其特征和生态信息，同时促进观鸟者之间的社交互动和数据分享，提升整体观鸟体验。
Description
技术领域
本申请属于增强现实技术领域，尤其涉及一种基于增强现实的鸟类观测方法、系统、设备和存储介质。
背景技术
增强现实技术，又叫AR技术，是将虚拟信息与现实世界相结合，通过计算机生成的图像、声音、文本或其他虚拟元素来增强用户在现实环境中的感知。AR的目标是扩展用户的感知和互动，使他们能够与虚拟世界进行实时互动，同时保留对现实世界的视觉。AR技术已经在各个领域取得了显著进展，包括娱乐、医疗保健、教育等，随着硬件的改进和算法的发展，AR技术变得越来越成熟和普及。
现有的增强现实技术在鸟类观测领域的应用一般是对已知鸟类种类后，通过增强现实更好的介绍鸟类，一般应用在鸟类博物馆或者动物园等场所，而野外传统的鸟类观察通常依赖于望远镜和鸟类图鉴，需要观察者具备较高的鸟类识别技能。
可见，现有技术中野外识别鸟类困难，信息获取和记录繁琐不便，无法快速识别鸟类。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供基于增强现实的鸟类观测方法，旨在解决野外识别鸟类困难，信息获取和记录繁琐不便，无法快速识别鸟类的问题。
本申请实施例是这样实现的，基于增强现实的鸟类观测方法，所述方法包括：
获取鸟类的视频信息；
根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息；
叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象；
根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置。
本申请实施例的另一目的在于所述系统包括：
摄像头，用于获取鸟类的视频信息；
核心处理模块，用于根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息；叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象；
显示模块，用于根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置。
本申请实施例的另一目的在于一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述的基于增强现实的鸟类观测方法的步骤。
本申请实施例的另一目的在于一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述的基于增强现实的鸟类观测方法的步骤。
本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测方法，通过AR眼镜提供了实时的鸟类识别和丰富的虚拟信息叠加，使观鸟者能够轻松识别鸟类，无需翻阅参考资料，极大提高了观鸟效率；虚拟信息的叠加丰富了观鸟体验，用户可以即时获取有关鸟类的详细信息，使观鸟更加互动和教育性；用户可以轻松记录观察到的鸟类和分享观察数据，促进了社交互动、数据共享和鸟类保护工作；AR眼镜便于携带，同时支持即时上传和分享观察数据，使户外观鸟更加便捷。
附图说明
图1为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测方法的视频信息处理流程图；
图3为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测方法的虚拟形象呈现流程图；
图4为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测系统的结构框图；
图5为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测系统的网络模块处理流程图；
图6为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测系统的控制模块控制方式图；
图7为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测方法的数据存储处理流程图；
图8为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测系统的AR眼镜设备；
图9为本申请实施例提供的基于增强现实的鸟类观测的示意图；
图10为一个实施例中计算机设备的内部结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
如图1所示，在一个实施例中，提出了一种基于增强现实的鸟类观测方法，具体可以包括以下步骤：
步骤S102，获取鸟类的视频信息。
本实施例中，鸟类的视频信息由智能眼镜上设置有图片拍摄装置如摄像头对现场的鸟类场景进行拍摄采集，并发送给视频处理模块，影像采集和信息转换延迟小于5ms。
步骤S104，根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息。
在本实施例中，计算机视觉方法是对视频信息进行识别处理的方法，使用opencv框架对视频信息进行处理、采用SIFT、SURF、ORB或FAST算法对所述视频信息进行特征提取和跟踪。
步骤S106，叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象。
在本实施例中，使用头戴式显示屏或投影技术将虚拟信息直接叠加到用户的视野中，包括文字、图像、图标或3D模型，以显示鸟类的名称、特征和生态信息。
步骤S108，根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置。
在本实施例中，用户头部运动信息是体现用户头部转向和视野变化的关键信息，是实现虚拟形象在现实世界中稳定叠加的关键，使用户可以与虚拟内容互动而不会失去对现实世界的感知。
在一个实施例中，如图2所示，步骤S104具体可以包括以下步骤：
步骤S202，根据所述视频信息，得到视频帧序列；
步骤S204，预处理所述视频帧序列，得到预处理图像；
步骤S206，目标检测所述预处理图像，得到鸟类位置；
步骤S208，跟踪所述鸟类位置，得到鸟类运动轨迹；
步骤S210，特征提取所述鸟类运动轨迹，得到鸟类图像特征；
步骤S212，根据预设的卷积神经网络，识别所述鸟类图像特征，得到鸟类的识别信息。
在本实施例中，从视频信息中获取原始视频帧序列，通过帧间压缩和帧内压缩，帧内压缩某一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息，类似与静态图片压缩，采用有损压缩算法，帧间压缩是基于连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息的特点来实现的，通过比较时间轴上不同帧之间的数据实施压缩，进一步提高压缩比，对每一帧图像进行预处理，包括调整大小、增强对比度等，提高图像质量，便于后续处理；使用opencv中的Haar目标检测，对经过预处理的每一帧进行鸟类目标检测，获取鸟类位置；并使用光流跟踪算法，跟踪检测到的鸟类，获得其运动轨迹；对鸟类运动轨迹过程中的鸟类进行特征提取，鸟类的特征包括：色彩、纹理、形状等，提取出Distinguished 特征向量；将提取到的鸟类的特征输入预先训练好的鸟类识别CNN模型中，模型对特征向量进行分析分类，输出鸟类的识别信息，识别信息包括：包括鸟类名称、绘制物体框、展示运动轨迹等。
在一个实施例中，如图3所示，根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置，包括：
步骤S302，根据用户头部传感器数据，确定所述虚拟形象显示的位置；
步骤S304，根据用户头部运动信息，确保所述虚拟形象随着用户的头部运动而运动。
在本实施例中，鸟类的虚拟形象由识别信息和视频信息结合生成的，其中，识别信息包括：鸟类类别、特征信息以及生态信息；视频信息包括：坐标位置、帧信息以及时间信息。使用头戴式显示屏或投影技术将虚拟形象直接叠加到用户的视野中，包括文字、图像、图标或3D模型，以显示鸟类的名称、特征和生态信息，利用陀螺仪、加速度计等传感器数据，实时识别用户的位置、方向和视野角度，校准位置和尺度，以确保虚拟形象准确地与用户的视野对齐，无论用户是否移动；根据持续监测用户的头部运动信息，即时调整虚拟形象的位置和方向，以保持虚拟形象在视野中的稳定性，随着用户的头部运动而移动，虚拟形象可以透明地或半透明地叠加到用户的现实世界中，通常是通过AR眼镜的光学系统实现，使用户同时看到虚拟信息和周围环境。
在一个实施例中，所述基于增强现实的鸟类观测方法还包括：调用远程上传接口上传所述视频信息和所述识别信息；以及建立所述视频信息和所述识别信息的结构化数据库。
在本实施例中，可以控制按钮发起网络回传流程，调用远程上传接口上传视频信息，调用远程数据提交接口提交当前是识别信息，识别信息包括：帧信息、识别数据、辅助信息等；将上传的视频信息存储为OSS对象存储，将上传的识别信息建立结构化数据库，OSS对象存储和结构化数据库之间可以相互调用数据。
如图4所示，提供了一种基于增强现实的鸟类观测系统，所述基于增强现实的鸟类观测系统包括：
摄像头100，用于获取鸟类的视频信息；
核心处理模块200，用于根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息；叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象；
显示模块300，用于根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置。
在本实施例中，摄像头捕获视频信息，传递至核心处理模块；核心处理模块含有陀螺仪、加速度计、NPU、nanoSSD，陀螺仪用于检测用户的头部或眼睛的运动，跟踪用户的头部转向和视野变化，这是实现虚拟形象稳定叠加的关键，使用户可以与虚拟内容互动而不会失去对现实世界的感知；加速度计帮助系统检测用户的线性加速度，例如前后、左右或上下移动，用于虚拟形象的位置跟踪和互动；NPU用于实时处理图像识别、物体跟踪、鸟类识别和其他复杂的计算任务，分析摄像头捕获的图像数据。nanoSSD采用固态驱动器（SSD）技术，用于存储应用程序、操作系统、用户数据和虚拟形象。
在本实施例中，显示模块，通过透明的显示表面呈现虚拟形象，允许光线从虚拟形象透射，保持对现实世界的感知。利用投影技术将虚拟形象投射到用户的视野中，确保虚拟形象与用户的视野对齐。使用陀螺仪和加速度计的数据，以实时追踪用户的头部运动，并相应地调整虚拟信息的位置和方向。将虚拟形象以图像、文字的形式叠加到用户的视野中，确保虚拟形象与现实世界的对象相交互。
在本实施例中，所述系统还包括：
控制模块400，用于控制摄像头、核心处理模块以及显示模块。
网络模块500，用于调用远程上传接口上传所述视频信息和所述识别信息。
在本实施例中，点按控制按钮调用控制模块相关功能。其中在观测界面点按一次，即录像上传，保证上传的快捷性。连续点按两次，弹出菜单界面，菜单界面共三项功能：1.查看记录；2.查看交互信息；3.开关机。点按按钮选择功能进入可查看相关界面。
本申请实施例提供的一种基于增强现实的鸟类观测方法及系统，将增强现实技术中的图像识别、图形渲染以及图像的最终绘制叠加集成设置于AR智能眼镜上完成，并在AR智能眼镜上将鸟类场景和其虚拟形象进行叠加，可以实时识别鸟类并提供识别结果，降低了鸟类识别的门槛，解决了鸟类识别困难的问题；提供了即时的、可定制的鸟类信息，使用户能够轻松地获取关于鸟类的详细信息，解决了信息获取不便的问题；自动记录观察到的鸟类，包括拍摄照片和视频，从而简化了数据记录过程，解决了数据记录繁琐的问题，通过智能手机或其他设备轻松分享数据，并促进了鸟类观察者之间的社交互动和数据共享，解决了社交和分享障碍的问题。
图10示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。如图10所示，该计算机设备包括该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、输入装置和显示屏。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现一种基于增强现实的鸟类观测方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行一种基于增强现实的鸟类观测方法。计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的一种基于增强现实的鸟类观测系统可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图10所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成该一种基于增强现实的鸟类观测系统的各个程序模块，比如，图4所示的摄像头、核心处理模块和显示模块。 各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的一种基于增强现实的鸟类观测方法中的步骤。
在一个实施例中，提出了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、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，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取鸟类的视频信息；
根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息；
叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象；
根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置。
在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：
获取鸟类的视频信息；
根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息；
叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象；
根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置。
应该理解的是，虽然本申请各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于增强现实的鸟类观测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取鸟类的视频信息；
根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息；
叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象；
根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置。
2.根据权利要求1所述的基于增强现实的鸟类观测方法，其特征在于，所述根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息，包括以下步骤：
根据所述视频信息，得到视频帧序列；
预处理所述视频帧序列，得到预处理图像，所述预处理包括：帧间压缩和帧压缩；
目标检测所述预处理图像，得到鸟类位置；
跟踪所述鸟类位置，得到鸟类运动轨迹；
特征提取所述鸟类运动轨迹，得到鸟类图像特征；
根据预设的卷积神经网络，识别所述鸟类图像特征，得到鸟类的识别信息。
3.根据权利要求1所述的基于增强现实的鸟类观测方法，其特征在于，所述叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象，其中，所述识别信息包括：鸟类类别、特征信息以及生态信息；所述视频信息包括：坐标位置、帧信息以及时间信息。
4.根据权利要求1所述的基于增强现实的鸟类观测方法，其特征在于，所述根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置，包括：
根据用户头部传感器数据，确定所述虚拟形象显示的位置；
根据用户头部运动信息，确保所述虚拟形象随着用户的头部运动而运动。
5.根据权利要求1所述的基于增强现实的鸟类观测方法，其特征在于，所述方法还包括：
调用远程上传接口上传所述视频信息和所述识别信息。
6.根据权利要求1所述的基于增强现实的鸟类观测方法，其特征在于，所述方法还包括：
建立所述视频信息和所述识别信息的结构化数据库。
7.一种基于增强现实的鸟类观测系统，其特征在于，所述系统包括：
摄像头，用于获取鸟类的视频信息；
核心处理模块，用于根据计算机视觉方法对所述视频信息进行处理，得到鸟类的识别信息；叠加所述识别信息和所述视频信息，得到鸟类的虚拟形象；
显示模块，用于根据用户头部运动信息，确定所述虚拟形象在现实世界中呈现的位置。
8.根据权利要求7所述的基于增强现实的鸟类观测系统，其特征在于，所述系统还包括：
控制模块，用于控制摄像头、核心处理模块以及显示模块；
网络模块，用于调用远程上传接口上传所述视频信息和所述识别信息。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-6任一项所述的基于增强现实的鸟类观测方法的步骤。
10.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-6任一项所述的基于增强现实的鸟类观测方法的步骤。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |