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關(guān)于實感技術(shù)的分析和應(yīng)用介紹

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來源:djl ? 2019-09-16 10:17 ? 次閱讀

當(dāng)你以為實感技術(shù)只是讓機器擁有更多花哨的功能,它已經(jīng)開始無微不至地關(guān)注你的健康,當(dāng)你以為只有背背佳才能幫你矯正坐姿,已有神器遠遠超越它的地位。且看英特爾實感技術(shù)如何化身大白,幫你擁有完美身形。

實感技術(shù)無疑是今年CES舞臺上的閃耀明星。科叔在CES主題演講中騎著的Segway平衡車就裝有全新的英特爾實感ZR300攝像頭,擁有“視覺”的它不僅可以成為你的代步工具,還能變成機器人為你端茶倒水,或與其他智能產(chǎn)品互動。此外,同期登臺的Yuneec無人機Typhoon H也同樣搭載英特爾實感技術(shù),從而獲得實時跟隨主人,記錄主人運動中颯爽英姿的能力。

實感技術(shù)能讓設(shè)備具有人類一樣的感知能力。據(jù)英特爾實感技術(shù)相關(guān)負責(zé)人Achntya Bhowmik透露,目前英特爾一方面是縮小實感攝像頭的尺寸,讓其能適用于手機、手表等隨身智能設(shè)備,另一方面則是打造一系列軟件庫,讓實感技術(shù)可以做更多事情,比如手勢識別、臉部識別、背景移除、3D掃描+打印、機器人人物識別以及無人機避障、增強現(xiàn)實應(yīng)用、虛擬裝飾掩飾等應(yīng)用場景延伸。

隨著實感技術(shù)的普及與廣泛應(yīng)用,游戲體驗將更加真實,機器人將更能知冷知熱,手機、電腦將更加炫酷而又實用。除此之外,還有更多讓人意想不到的日常生活應(yīng)用!

科再奇在CES上展示了Ninebot公司的Segway個人平衡車,它可以變成一個機器人

無論是學(xué)生還是普通上班族,我們坐在桌前的時間越來越多,而其中對著電腦的時間更是占了一大部分,而正確的坐姿往往并不舒服和自由,久而久之不良坐姿則會對我們的肩頸腰椎造成巨大傷害。除了背背佳,你天天面對的電腦可是提醒你保持正確坐姿的最佳監(jiān)督者,其中的秘密就是CES大熱的實感技術(shù)。奧妙就在文中揭曉。

本文首先介紹英特爾實感設(shè)備的組成結(jié)構(gòu)以及該設(shè)備是如何獲得現(xiàn)實場景下的三維數(shù)據(jù)。針對本課題,利用英特爾實感技術(shù)官方SDK提取出用戶面部大約70個特征點的三維數(shù)據(jù)。這些特征點的三維數(shù)據(jù)就是本文坐姿檢測算法的基礎(chǔ)。在獲得用戶面部70多個點的三維數(shù)據(jù)之后,計算出用戶此時頭部的轉(zhuǎn)動及俯仰角度,頭部與計算機顯示屏之間的距離,并投入使用;支持向量機(SVM)行訓(xùn)練和識別實驗,實現(xiàn)了對“歪頭”、“駝背”、“仰視過大”、“俯視過大”、“距離屏幕過近”等不良坐姿的判定,并經(jīng)過多次實驗驗證。通過與MySQL數(shù)據(jù)庫的結(jié)合,將坐姿特征、每日不同坐姿的時間長度記錄下來,進行數(shù)據(jù)分析,生成報表給到用戶,從而達到完整的檢測、提醒、矯正目的。

實時坐姿 檢測算法 硬 件及開發(fā)環(huán)境

實感技術(shù)是英特爾推出的深度攝像頭,最新一代設(shè)備是全VGA分辨率(640 x 480 60fps)的深度攝像頭,另外具有1080p分辨率的RGB攝像頭,在拍攝1080p畫面的時候傳輸速率為30fps,檢測范圍在0.2米至1.2米之間,根據(jù)不同的使用場景和算法,檢測距離也不一樣。目前已有多款筆記本電腦配置實感攝像頭,本文采用的是開發(fā)版本的實感攝像頭,為開發(fā)人員而設(shè),如下圖所示。


開發(fā)款攝像頭

開發(fā)款的基本尺寸是150mm x 30mm x 58mm,根據(jù)官方介紹開發(fā)需要的環(huán)境配置如下:

具備USB 3.0接口,根據(jù)實際測試,臺式機最好使用后置USB3.0接口,保證足夠穩(wěn)定的供電

官方建議使用第四代以及之后的酷睿系列CPU

在本次開發(fā)過程中使用的是第三代Core i5 CPU

需要注意的是,目前英特爾實感技術(shù)SDK僅支持Windows 8.1以及之后的Windows操作系統(tǒng),而且是64位,暫不支持Mac OS 以及Linux

坐 姿檢測系統(tǒng)設(shè)計

整套坐姿檢測系統(tǒng)的設(shè)計流程如下圖所示。

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坐姿檢測系統(tǒng)流程圖

坐姿檢測系統(tǒng)一共分為五個主要部分,分別是用戶信息的錄入,設(shè)備初始化以及圖像預(yù)處理,緊接著就是最核心的實時坐姿檢測,進而將坐姿信息進行統(tǒng)計,并在適當(dāng)?shù)臅r候進行結(jié)果展示與提醒。其中實時坐姿檢測模塊是本文的重點研究方向,設(shè)計流程如下圖所示。

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實時坐姿檢測模塊流程圖

在實時坐姿檢測中,如果開啟目光跟蹤技術(shù),則利用目光跟蹤技術(shù)進行校正,進行輔助判斷,以增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

算 法判定

用戶的頭部運動以及頭部狀態(tài)是主要的特征提取空間,通過實感技術(shù)在三維坐標(biāo)中,對頭部的仰角(PITCH,繞X軸旋轉(zhuǎn))、偏航角(YAW,繞Y軸旋轉(zhuǎn))、翻滾角(ROLL,繞Z軸旋轉(zhuǎn))、高度信息、空間位置信息進行坐標(biāo)變換提取,將轉(zhuǎn)換過的數(shù)據(jù)進行卡爾曼濾波,獲得較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進行坐姿比對,并且頭部信息各項參數(shù)滿足一定指標(biāo),則判定該用戶的坐姿是端正的,如下圖所示。

用戶坐標(biāo)系

當(dāng)歐拉角的翻滾角ROLL的絕對值大于10度的時候,可以認為用戶左右歪頭幅度過大,是錯誤的坐姿,需要進行提醒。準(zhǔn)確來說,當(dāng)ROLL值為正10度以上的時候,用戶頭部向右傾斜角度過大,當(dāng)值為負10度以上的時候,用戶頭部向左傾斜角度過大;當(dāng)歐拉角的YAW的絕對值大于18度的時候,可以認為用戶頭部的左右轉(zhuǎn)頭扭頭的幅度過大。這樣的錯誤坐姿經(jīng)常出現(xiàn)在程序員群體中,因為很多程序員都是用兩臺顯示器或多臺顯示器,由于桌子不夠大,用戶與顯示器之間距離過近,在觀看顯示器的時候需要大幅度的扭頭,對頸肩部造成額外負擔(dān),屬于不良坐姿。當(dāng)YAW值大于正18度的時候,用戶頭部向右旋轉(zhuǎn)幅度過大,當(dāng)YAW值小于負18度的時候,用戶頭部向左旋轉(zhuǎn)的幅度過大;當(dāng)歐拉角的PITCH值加5之后的絕對值大于25度,則可以判定用戶的頭部俯仰程度過大,屬于不正確坐姿。通常情況下,用戶在使用電腦的時候顯示器都會略低于用戶的頭部高度,而最適宜的坐姿也不是頭部一定要平視顯示器,而是稍微低一點點頭,這樣有助于減輕肩部脊椎的壓力,適合長時間工作。更準(zhǔn)確地說,當(dāng)歐拉角的PITCH值大于20度,用戶是仰起頭在看顯示器畫面,出現(xiàn)這種情況的典型錯誤坐姿就是手托下巴抬頭看顯示器,如下圖所示,在閱讀長段文字或者瀏覽視頻內(nèi)容的時候經(jīng)常會出現(xiàn)這樣的坐姿,而當(dāng)歐拉角的PITCH值小于負30度的時候,用戶低頭幅度過大,可以判定用戶坐姿不正確,這種情況下對脊柱的損傷較為嚴重,出現(xiàn)這種不良坐姿的多為佩戴眼鏡的用戶。


手托下巴的錯誤坐姿

另外一種典型的錯誤坐姿就是距離顯示器過近,通過實感技術(shù)的深度信息,可以快速獲得用戶的頭部、肩部相對于攝像頭的距離,并且可以精確獲得用戶的眼睛距離攝像頭的距離信息,因此可以快速判斷用戶是否距離顯示器過近。本文實驗的顯示器尺寸是17寸,用戶與顯示器的最佳距離在70厘米至80厘米,小于70厘米的時候距離顯示器過近,通常這樣的情況都是因為駝背造成的,而反過來,不但會對視力造成嚴重損傷,也會加重駝背的情況。正確坐姿如下圖所示。


正確坐姿

實 驗結(jié)果分析

實驗組數(shù)為4組,每組一名同學(xué),共四人,實驗結(jié)果數(shù)據(jù)如下:

第一組,實驗天數(shù)5天

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第二組,實驗天數(shù)5天

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第三組,實驗天數(shù)5天

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第四組,實驗天數(shù)5天

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通過對不同實驗對象的測試數(shù)據(jù)進行分析,可以發(fā)現(xiàn),算法的準(zhǔn)確率在90%以上,相比于傳統(tǒng)的智能硬件識別方法的40%,準(zhǔn)確率有了大幅提升。但是在實驗中也發(fā)現(xiàn),第二組的檢測準(zhǔn)確率較低,通過對測試同學(xué)的身高、視力等信息進行了解,還發(fā)現(xiàn)另外一個重要因素,用戶平時使用的桌子大小、座椅高低對用戶的坐姿會造成很大影響,一套合適的座椅書桌也是非常有必要的。

E nding來啦~

本文設(shè)計了一種利用英特爾實感攝像頭完成的實時坐姿檢測算法,適用人群為需要長時間坐在電腦前工作的白領(lǐng)或者程序員群體,綜合分析用戶頭部、眼部的數(shù)據(jù),準(zhǔn)確判斷用戶當(dāng)前坐姿是否端正,相比于傳統(tǒng)的智能硬件解決方案,省去了單獨佩戴智能硬件設(shè)備的繁瑣,并且極大提高了檢測準(zhǔn)確度,達到了90%以上,同時極低的誤警率也保證了在實際應(yīng)用場景中不會干擾到用戶的正常工作。在算法和整體系統(tǒng)軟件的設(shè)計上,仍有一定的優(yōu)化改進空間,在對圖像信息進行處理之前,可以采用更好的圖像降噪算法,用戶面部特征數(shù)據(jù)在處理的時候可以進行濾波處理,以減少采集數(shù)據(jù)誤差及跳變對檢測造成的影響。

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