一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置，该训练三维定位模型的方法包括：获取不同训练目标的训练坐标数据；根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，得到训练电容值数据；根据训练坐标数据和训练电容值数据对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型。本发明专利技术实施例提供的训练三维定位模型的方法，可以提高后续电容传感器探测目标位置的精度。此外，通过实施本发明专利技术，在不改变单个电极的面积及电极个数情况下，增加了传感器的面积，从而提高了传感器的敏感距离，同时又消除了因电极面积增加带来的传感器阵列的分辨率的下降问题。

A method of training 3D positioning model, 3D positioning method and device

【技术实现步骤摘要】
一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置
本专利技术涉及传感器检测
，具体涉及一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置。
技术介绍
近年来，人机交互技术已成功应用于娱乐、医疗、智能家居、汽车、教育等多个领域，也开始逐渐融入每个人的生活中。近程电容传感器以其价格低廉制作简单等优势，被广泛应用于ECT成像、湿度检测、距离测量、人体探测及人机交互技术中。然而现有的近程电容传感器，其额定测量范围较小，大多数都是应用于短距离(例如小于20cm)的人机交互，这样使得近程电容传感器在人机交互中的应用大大受限。同时，近程电容传感器存在着对距离的非线性敏感造成目标的定位精度差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种训练三维定位模型的方法及三维定位方法、装置，以解决现有技术中近程电容传感器测量范围较小且定位精度差的技术问题。本专利技术提供的技术方案如下：本专利技术实施例第一方面提供一种训练三维定位模型的方法，该方法包括如下步骤：获取不同训练目标的训练坐标数据；根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，得到训练电容值数据；根据所述训练坐标数据和所述训练电容值数据对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型。可选地，根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，包括：根据模拟开关对多个电极的连接方式进行调整，得到多个不同工作状态的传感器阵列；根据多个传感器阵列分别测量每个训练目标对应的训练电容值，得到训练电容信息；根据每个训练目标对应的训练电容信息计算得到训练电容值数据。可选地，根据所述训练坐标数据和训练电容值对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型，包括：根据所述训练坐标数据和训练电容值对神经网络模型中的权重和偏置进行优化；根据优化后的权重和偏置计算得到三维定位模型。可选地，所述三维定位模型的坐标计算公式通过下列公式表示：其中，f表示激活函数，K、J、M分别为三维定位模型中每一层输入函数的个数，i、j、k、s分别表示各层的第几个权重或偏置，Xt(s)表示t时刻对应的训练目标的坐标，Cit表示t时刻训练目标对应的电容值。本专利技术实施例第二方面提供一种三维定位方法，该方法包括如下步骤：根据多个电极连接形成的传感器阵列测量待测目标对应的电容值；将所述电容值输入到如本专利技术实施例第一方面及第一方面任一项所述的训练三维定位模型的方法训练生成的三维定位模型，得到待测目标的坐标值。可选地，该三维定位方法还包括：根据待测目标的坐标值及当前时刻以前计算得到的所述待测目标的多个坐标值，确定所述待测目标运动形成的坐标轨迹。本专利技术实施例第三方面提供一种训练三维定位模型的装置，该装置包括：训练坐标获取模块：用于获取不同训练目标的训练坐标数据；训练电容值获取模块：用于根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，得到训练电容值数据；训练模块：用于根据所述训练坐标数据和所述训练电容值数据对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型。本专利技术实施例第四方面提供一种三维定位装置，该装置包括：电容值获取模块：用于根据多个电极连接形成的传感器阵列测量待测目标对应的电容值；坐标计算模块：用于将所述电容值输入到如本专利技术实施例第一方面及第一方面任一项所述的训练三维定位模型的方法训练生成的三维定位模型，得到待测目标的坐标值。本专利技术实施例第五方面提供一种三维定位系统，该系统包括：传感器阵列，用于根据待测目标的位置得到对应的电容值；微处理器，用于将所述电容值输入到如本专利技术实施例第一方面及第一方面任一项所述的训练三维定位模型的方法训练生成的三维定位模型，得到待测目标的坐标值。可选地，所述传感器阵列包括：M＊N个电极，所述M＊N个电极的工作状态通过模拟开关切换连接不同行或列的电极进行调整。本专利技术实施例第六方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本专利技术实施例第一方面及第一方面中任一项所述的训练三维定位模型的方法或本专利技术实施例第二方面及第二方面中任一项所述三维定位方法。本专利技术提供的技术方案，具有如下优点：本专利技术实施例提供的训练三维定位模型的方法及装置，通过训练目标的训练坐标数据和测量得到训练电容值对神经网络模型进行训练，可以得到三维定位模型。相比现有技术中通过电容传感器直接计算待测目标的距离，该三维定位模型的构建可以提高后续电容传感器探测目标位置的精度。此外，本专利技术实施例提供的训练三维定位模型的方法，通过改变多个电极的连接方式，在不改变单个电极的面积及电极个数情况下，增加了传感器的面积，从而提高了传感器的敏感距离，同时又消除了因电极面积增加带来的传感器阵列的分辨率的下降问题。本专利技术实施例提供的三维定位方法及装置，通过测量待测目标对应的电容值，将该电容值输入上述训练三维定位模型得到的计算公式中，即可得到待测目标的位置。相比现有技术中通过电容传感器直接计算待测目标的距离，该三维定位方法可以提高电容传感器探测目标位置的精度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本专利技术实施例的训练三维定位模型的方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的三维定位方法的流程图；图3是根据本专利技术实施例的通过传感器阵列检测目标的示意图；图4是根据本专利技术实施例的训练三维定位模型的装置的结构框图；图5是根据本专利技术实施例的三维定位装置的结构框图；图6A是根据本专利技术实施例的三维定位系统的传感器阵列的电极连接示意图；图6B是根据本专利技术另一实施例的三维定位系统的传感器阵列的电极连接示意图；图6C是根据本专利技术另一实施例的三维定位系统的传感器阵列的电极连接示意图；图6D是根据本专利技术另一实施例的三维定位系统的传感器阵列的电极连接示意图；图7是根据本专利技术实施例的终端的硬件结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1本专利技术实施例提供一种训练三维定位模型的方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S101：获取不同训练目标的训练坐标数据；具体地，该训练目标可以是人手，也可以是其他目标；不同的训练目标可以是不同时刻的人手或者是不同的人手，本专利技术对此不做限定。在训练之前，可以获取不同人手在不同时刻或同一时刻的位置坐标作为样本数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种训练三维定位模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取不同训练目标的训练坐标数据；/n根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，得到训练电容值数据；/n根据所述训练坐标数据和所述训练电容值数据对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种训练三维定位模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取不同训练目标的训练坐标数据；
根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，得到训练电容值数据；
根据所述训练坐标数据和所述训练电容值数据对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型。


2.根据权利要求1所述的训练三维定位模型的方法，其特征在于，根据多个电极连接形成的传感器阵列测量不同训练目标对应的训练电容值，包括：
根据模拟开关对多个电极的连接方式进行调整，得到多个不同工作状态的传感器阵列；
根据多个传感器阵列分别测量每个训练目标对应的训练电容值，得到训练电容信息；
根据每个训练目标对应的训练电容信息计算得到训练电容值数据。


3.根据权利要求1所述的训练三维定位模型的方法，其特征在于，根据所述训练坐标数据和训练电容值对神经网络模型进行训练，得到所述三维定位模型，包括：
根据所述训练坐标数据和训练电容值对神经网络模型中的权重和偏置进行优化；
根据优化后的权重和偏置计算得到三维定位模型。


4.根据权利要求3所述的训练三维定位模型的方法，其特征在于，所述三维定位模型的坐标计算公式通过下列公式表示：



其中，f表示激活函数，K、J、M分别为三维定位模型中每一层输入函数的个数，i、j、k、s分别表示各层的第几个权重或偏置，Xt(s)表示t时刻对应的训练目标的坐标，Cit表示t时刻训练目标对应的电容值。


5.一种三维定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
根据多个电极连接形成的传感器阵列测量待测目标对应的电容值；
将所述电容值输入到如权利要求1－4任一项所述的训练三维定位模型的方法训...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶勇，何春龙，林建圳，刘雨婷，黄建军，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东;44