【技术实现步骤摘要】
一种具有自主学习功能的视觉系统
[0001]本专利技术涉及一种视觉系统，具体地说，涉及一种具有自主学习功能的视觉系统。
技术介绍
[0002]目前社会中老龄化较为严重，子女在家中看护老人的时间越来越少，而老人在日常生活中腿脚不便，可能会有摔倒等严重危害老人身体健康的危险发生，而得不到及时救治则会留下严重的后遗症，甚至造成生命危险，而老人在家可能遇到多种多样的危险，传统的预警系统无法对老人遇到的危险进行实时的学习更新，较为单调，无法很好的预防以外的发生。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种具有自主学习功能的视觉系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，提供了一种具有自主学习功能的视觉系统，包括图像采集单元、信息判断单元、信息分析单元、记忆单元和执行单元；
[0005]所述图像采集单元用于对指令动作进行采集；
[0006]所述信息判断单元用于对图像采集单元中的图像进行判断和捕捉转化；
[0007]所述信息分析单元用于对信息判断单元中的指
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种具有自主学习功能的视觉系统，其特征在于：包括图像采集单元(1)、信息判断单元(2)、信息分析单元(3)、记忆单元(4)和执行单元(5)；所述图像采集单元(1)用于对指令动作进行采集；所述信息判断单元(2)用于对图像采集单元(1)中的图像进行判断和捕捉转化；所述信息分析单元(3)用于对信息判断单元(2)中的指令进行分析；所述记忆单元(4)用于对信息分析单元(3)中的指令进行学习；所述执行单元(5)用于对记忆单元(4)中的指令执行。2.根据权利要求1所述的一种具有自主学习功能的视觉系统，其特征在于：所述图像采集单元(1)包括图像传感器(11)、图像采集模块(12)、图像辨别模块(15)、图像处理模块(13)和图像信息输出模块(14)；所述图像传感器(11)通过摄像头对动作进形高速连续拍摄，收集和形成多组图像信息，并且将多组图像信息传输至图像采集模块(12)，同时使用辐射度计算公式将被拍摄物的红外成像信息传输至图像识别模块(15)；所述图像辨别模块(15)使用红外线成像，判别图像传感器(11)中传输的红外成像信息，识别被拍摄物体是否是人体，并将辨别结果传输至图像处理模块(13)；所述图像采集模块(12)用于对图形处理器(11)收集的多组图像信息进行筛选，将一组能够清晰识别的图像信息筛选出来，并将其传输至图像处理模块(13)；所述图像处理模块(13)根据图像辨别模块(15)的辨别结果，将图像采集模块(12)中采集的图像信息进一步处理，并将图像信息传输至图像信息输出模块(14)，同时将图像辨别模块；所述图像信息输出模块(14)用于将图像信息传输至信息判断单元(2)。3.根据权利要求2所述的一种具有自主学习功能的视觉系统，其特征在于：所述辐射度计算公式对辐射计算的公式如下：L＝P
×
REF
×
T+I
×
cosang
×
REF
×
T+I
×
F
×
REF
×
T+(1
‑
REF)
×
T+A
×
(1
‑
T)L是到达摄像头表面的辐射；P是被拍摄物表面的辐射；REF是室内物体的辐射漫反射系数；T是摄像头镜面的透射比；ang是室内灯光和被拍摄物体成像面法线之间的夹角；I是室内光线的辐射；A是物体和摄像头之间的路径辐射；H是摄像头的光谱响应；Q是探测器成像面上的辐射。4.根据权利要求2所述的一种具有自主学习功能的视觉系统，其特征在于：所述信息判断单元(2)包括图像信息接收模块(21)、图像储存模块(22)、动作捕捉模块(23)、指令转化模块(24)和动作指令输出模块(25)；所述图像信息接收模块(21)用于将图像信息接受模块(14)发送的图像信息进行接受，并将图像信息传输至图像储存模块(22)；所述图像储存模块(22)用于判断图像信息接收模块(21)中的图像信息进行分类储存，并且将图像信息传输至记忆单元(4)；所述动作捕捉模块(23)用于将图像信息传输至指令转化模块(24)，其中动作捕捉模块
(23)采用LBP算法对图像信息中的动作进行捕捉和分析。5.根据权利要求3所述的一种具有自主学习功能的视觉系统，其特征在于：所述LBP算法对图像信息的捕捉和分析的步骤如下：
①
、在图像储存模块(22)传输来的图像信息中的图像里确定一个圆心g0；
②
、定义R，R就是图像储存模块(22)传输来的图...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘伟，魏信，
申请(专利权)人：视路信无锡视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。