一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统，包括图像获取模块、图像筛选模块、图像处理模块、模型获取模块和显示模块；图像获取模块用于使用深度相机获取用户的动作图像；图像筛选模块用于对动作图像进行筛选，将符合预设的筛选条件的动作图像传输至图像处理模块；图像处理模块用于对动作图像进行识别，获取动作图像中包含的关节点的坐标；模型获取模块用于基于关节点的坐标和动作图像中包含的深度信息获取人体的骨骼模型；显示模块用于基于骨骼模型对仿真系统的中的虚拟角色的姿态进行控制。通过在图像采集的时候先对动作图像进行筛选，从而避免了不符合筛选条件的动作图像影响的模型识别的速度。件的动作图像影响的模型识别的速度。件的动作图像影响的模型识别的速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统


[0001]本专利技术涉及人机交互领域，尤其涉及一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统。

技术介绍

[0002]虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，使用户沉浸到该环境中。为了实现与该仿真系统的人机交互，现有技术中，一般通过深度相机获取图像帧来获得识别人体的关节坐标，从而根据关节坐标与深度信息获得三维人体模型，最后将三维人体模型同步到仿真系统的虚拟角色中，实现虚拟角色与真实人体的动作同步。现有技术中，通过图像帧实现人机交互时，缺少对获取的图像帧的筛选过程，导致不符合识别要求的图像帧影响识别速度，从而对用户体验造成影响。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统，包括图像获取模块、图像筛选模块、图像处理模块、模型获取模块和显示模块；
[0004]所述图像获取模块用于使用深度相机获取用户的动作图像，并将所述动作图像传输至所述图像筛选模块；
[0005]所述图像筛选模块用于对所述动作图像进行筛选，将符合预设的筛选条件的动作图像传输至所述图像处理模块；
[0006]所述图像处理模块用于对图像筛选模块发送过来的动作图像进行识别，获取所述动作图像中包含的关节点的坐标；
[0007]所述模型获取模块用于基于所述关节点的坐标和动作图像中包含的深度信息获取人体的骨骼模型；
[0008]所述显示模块用于基于所述骨骼模型对仿真系统的中的虚拟角色的姿态进行控制。
[0009]优选地，所述图像获取模块包括深度相机和补光灯；
[0010]所述深度相机用于获取用户的动作图像，并将所述动作图像传输至所述图像筛选模块；
[0011]所述补光灯用于在摄像机所处的空间的光照度小于预设的光照度阈值时，为深度相机提供照明光线。
[0012]优选地，所述图像筛选模块包括接收单元、图像筛选单元和控制单元；
[0013]所述接收单元用于与所述图像获取模块进行通信，接收从所述图像获取模块发送过来的动作图像，并将所述动作图像传输至所述图像筛选单元；
[0014]图像筛选单元用于对所述动作图像进行筛选，判断所述动作图像是否符合预设的筛选条件；
[0015]所述控制单元用于将符合预设的筛选条件的动作图像传输至所述图像处理模块。
[0016]优选地，所述图像处理模块包括图像预处理单元和关节点坐标获取单元；
[0017]所述图像预处理单元用于获取所述动作图像中的前景图像，并将所述前景图像传输至关节点坐标获取单元；
[0018]所述关节点坐标单元用于将所述前景图像输入到关节点识别模型中，获取所述前景图像中包含的关节点的坐标。
[0019]优选地，所述获取所述动作图像中的前景图像，包括：
[0020]对所述前景图像进行灰度化处理，获得灰度图像；
[0021]对所述灰度图像进行滤波处理，获得滤波图像；
[0022]使用改进的图像分割算法对所述滤波图像进行图像分割处理，获得前景图像。
[0023]本专利技术在采用手势识别实现虚拟现实系统的人机交互时，通过在图像采集的时候先对动作图像进行筛选，从而避免了不符合筛选条件的动作图像进入后续的手势识别过程，影响手势识别的速度。本专利技术有利于提高用户体验。
附图说明
[0024]利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
[0025]图1，为本专利技术一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统的一种示例性实施例图。
具体实施方式
[0026]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0027]如图1所示的一种实施例，本专利技术提供了一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统，包括图像获取模块、图像筛选模块、图像处理模块、模型获取模块和显示模块；
[0028]所述图像获取模块用于使用深度相机获取用户的动作图像，并将所述动作图像传输至所述图像筛选模块；
[0029]所述图像筛选模块用于对所述动作图像进行筛选，将符合预设的筛选条件的动作图像传输至所述图像处理模块；
[0030]所述图像处理模块用于对图像筛选模块发送过来的动作图像进行识别，获取所述动作图像中包含的关节点的坐标；
[0031]所述模型获取模块用于基于所述关节点的坐标和动作图像中包含的深度信息获取人体的骨骼模型；
[0032]所述显示模块用于基于所述骨骼模型对仿真系统的中的虚拟角色的姿态进行控制。
[0033]本专利技术在采用手势识别实现虚拟现实系统的人机交互时，通过在图像采集的时候先对动作图像进行筛选，从而避免了不符合筛选条件的动作图像进入后续的手势识别过程，影响手势识别的速度。本专利技术有利于提高用户体验。
[0034]不符合筛选条件的动作图像进入后续的关节点识别过程，很容易导致识别失败，需要重新获取动作图像进行识别，因而对实现对关节点的正确识别的速度造成了影响，从而影响生成的骨骼模型的准确性。对用户体验产生影响。
[0035]作为优选，所述图像获取模块包括深度相机和补光灯；
[0036]所述深度相机用于获取用户的动作图像，并将所述动作图像传输至所述图像筛选模块；
[0037]所述补光灯用于在摄像机所处的空间的光照度小于预设的光照度阈值时，为深度相机提供照明光线。
[0038]作为优选，所述图像筛选模块包括接收单元、图像筛选单元和控制单元；
[0039]所述接收单元用于与所述图像获取模块进行通信，接收从所述图像获取模块发送过来的动作图像，并将所述动作图像传输至所述图像筛选单元；
[0040]图像筛选单元用于对所述动作图像进行筛选，判断所述动作图像是否符合预设的筛选条件；
[0041]所述控制单元用于将符合预设的筛选条件的动作图像传输至所述图像处理模块。
[0042]在另一种优选的实施方式中，控制单元还用于所述动作图像不符合预设的筛选条件时，向所述图像获取模块发送用于重新获取用户的动作图像的指令。
[0043]作为优选，通过如下方式判断所述动作图像是否符合预设的筛选条件：
[0044]采用如下公式计算所述动作图像的图像系数：
[0045][0046]公式中，pids表示所述动作图像的图像系数，α、β表示预设的权重系数，α+β＝1，numpr表示所述动作图像中包含的皮肤像素点的数量，numpt表示所述动作图像中包含的像素点的总数，ul表示所述动作图像在Lab颜色空间中的L分量对应的图像pL中的像素点的集合，L(a)表示集合ul中的像素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统，其特征在于，包括图像获取模块、图像筛选模块、图像处理模块、模型获取模块和显示模块；所述图像获取模块用于使用深度相机获取用户的动作图像，并将所述动作图像传输至所述图像筛选模块；所述图像筛选模块用于对所述动作图像进行筛选，将符合预设的筛选条件的动作图像传输至所述图像处理模块；所述图像处理模块用于对图像筛选模块发送过来的动作图像进行识别，获取所述动作图像中包含的关节点的坐标；所述模型获取模块用于基于所述关节点的坐标和动作图像中包含的深度信息获取人体的骨骼模型；所述显示模块用于基于所述骨骼模型对仿真系统的中的虚拟角色的姿态进行控制。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统，其特征在于，所述图像获取模块包括深度相机和补光灯；所述深度相机用于获取用户的动作图像，并将所述动作图像传输至所述图像筛选模块；所述补光灯用于在摄像机所处的空间的光照度小于预设的光照度阈值时，为深度相机提供照明光线。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的虚拟现实人机交互系统，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄志勇，吴红伦，
申请(专利权)人：广州德纳智谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：