一种基于裸眼3D教学影像系统及其交互方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于裸眼3D教学影像系统及其交互方法，包括3D显示台、图像获取设备、图像处理与信息判定终端，其中：所述图像获取设备用于获取用户手部在3D显示台的操作界面内进行操作的手势图像，以及对用户身份进行认证、锁定；所述图像处理与信息判定终端用于将图像获取设备获取的手势图像进行分析，确定用户手部点击的按钮与需要执行的操作；将三维的机械图通过电脑主机和影像系统处理后在3D显示台上完成立体图像的展示，引导学生如何对实际产品进行内部结构的学习，便于学生在后续的金工实训中避免步骤的错误带来实际产品的损耗，提高教学质量和教学进度。提高教学质量和教学进度。提高教学质量和教学进度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于裸眼3D教学影像系统及其交互方法


[0001]本专利技术属于智能教学教具
，具体涉及一种基于裸眼3D教学影像系统及其交互方法。

技术介绍

[0002]在传统的教学过程中，对于实物的教学往往需要通过实训来操作，而学生的初始技能水平较低，容易对具体需要实操的教学用具带来较大的损耗，而单纯的课本教学则存在一定的认知偏差，单一的文字和图片学习难以给学生带来强烈的认知体验，目前比较先进的教学方式会配备AR眼镜进行，但是投入成本非常高，不适于大规模的教学任务，在公告号CN109009216A一种超声影像裸眼3D系统、CN204010351U一种裸眼3D解剖实验教学演示系统、CN106131530B一种裸眼3D虚拟现实展示系统及其展示方法、CN203951581U一种裸眼3D物理实验教学演示系统、CN204117375U一种裸眼3D化学实验教学演示系统中，虽然对裸眼3D系统已经有了对应的展现，但是对于直接采集操作用户和姿态手势进行对影像的交互的内容并未在本领域具体展现。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于裸眼3D教学影像系统及其交互方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于裸眼3D教学影像系统，包括3D显示台、图像获取设备、图像处理与信息判定终端，其中：
[0005]所述图像获取设备用于获取用户手部在3D显示台的操作界面内进行操作的手势图像，以及对用户身份进行认证、锁定，图像获取设备内还设置有机器学习识别算法的模块；
[0006]所述图像处理与信息判定终端用于将图像获取设备获取的手势图像进行分析，确定用户手部点击的按钮与需要执行的操作，在对应的左眼图像和右眼图像上执行相应的操作后，将处理过的左眼图像和右眼图像传输至3D显示台上；
[0007]所述3D显示台用于载入左眼图像和右眼图像并显示3D图像，所述3D显示台内部两侧还设置有投影模块，所述投影模块用于在3D显示台上形成3D投影，所述3D显示台上设置有用于展示图像的3D显示屏幕。
[0008]作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述图像获取设备对用户身份进行认证、锁定的方法如下：
[0009]S1：用户进行身份认证，通过在PC端登录，由图像获取设备对用户的人脸进行识别并信息录入；
[0010]S2：锁定用户的状态，当进行视频演示时，获取当前用户的手势并对手势进行识别，继而完成用户操作指令的实现；
[0011]S3：预先定义手势模板，提取模板的特征，通过机器学习方法进行训练，预测的匹
配结果作为最后的识别结果，分析出当前手势的含义。
[0012]作为本专利技术中一种优选的技术方案，在所述S3中，指令的实现可以预先在开始阶段完成录入。
[0013]作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述左眼图像和右眼图像是用户在3D显示台上操作中，处于3D显示台左右两侧的点击位置形成。
[0014]作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述左眼图像和右眼图像均基于随机散点图绘制。
[0015]一种基于裸眼3D教学影像系统的交互方法，包括如下步骤：
[0016]步骤一：用户进入图像获取设备的工作范围内，通过图像获取设备对用户进行人脸验证，实现信息锁定；
[0017]步骤二：当用于在3D显示台上通过手势进行教学时，图像获取设备将用户手势进行采集，并传输给图像处理与信息判定终端；
[0018]步骤三：图像处理与信息判定终端将接收到的手势信息进行分析，并形成左眼图像和右眼图进行处理，随后将处理过的左眼图像和右眼图像传输至3D显示台上；
[0019]步骤四：3D显示台内部的两个投影模块分别接收左眼图像和右眼图像，并在3D显示台上的3D显示屏幕形成裸眼3D图像。
[0020]作为本专利技术中一种优选的技术方案，所述图像获取设备在工作中，实时监测用户手势动作，当其他人员进入时，通过人脸识别与手势识别来避免干扰。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0022]将三维的机械图通过电脑主机和影像系统处理后在3D显示台上完成立体图像的展示，引导学生如何对实际产品进行内部结构的学习，便于学生在后续的金工实训中避免步骤的错误带来实际产品的损耗，提高教学质量和教学进度；本系统通过搭建裸眼3D影像系统，为实现人机交互提供有力的硬件基础，同时利用不同的操作指令和设备，使得教学任务得到贴近现实的展示，更好的进行教学。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的系统图。
[0024]图中：1、3D显示台；2、图像获取设备；3、图像处理与信息判定终端；4、投影模块。
具体实施方式
[0025]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，所描述的实施例仅仅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，本领域普通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。
[0026]请参阅图1，本专利技术提供一种技术方案：一种基于裸眼3D教学影像系统，包括3D显示台1、图像获取设备2、图像处理与信息判定终端3，其中：
[0027]图像获取设备2用于获取用户手部在3D显示台1的操作界面内进行操作的手势图像，以及对用户身份进行认证、锁定，图像获取设备2内还设置有机器学习识别算法的模块，该机器学习识别算法的模块可以预先了解用户的动作习惯，先一步做出手势的反应，达到
感知、决策与控制，提高3D图像在教学中的转化效果，在使用中，也能够实现定位和跟随的功能，机器学习识别算法的模块是基于神经网络算法，它模拟人的神经网络，可将用户的手势操作通过图像获取设备2输入的图像等信息进行语义分割，让图像分类、动作分割、目标检测和同步定位上获得更高的准确度，机器学习识别算法的模块结构包括输入层(inputlayer)，隐藏层(Hiddenlayer)和输出层(outputlayer)，其中输入层和输出层有1层，而隐藏层它往往有5层、6层，甚至更多层，多层隐层节点被称为深度学习里的“深度”；“学习”就是进行“特征学习”(featurelearning)或“表示学习”(representationlearning)，即通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，利用大数据来学习和调优，建立起适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，尽可能的逼近现实的关联关系，从而使特征分类或预测更容易，在用户长期的使用中，搜集的输入特征数据越多，就能得到一个更为精细的神经网络，而且随着输入层的原始特征神经元个数的增多，隐藏层就能从原始特征中学到足够多的、更为细致的不同含义组合特征，使得机器学习识别算法的模块具有学习功能；
[0028]图像处理与信息判定终端3用于将图像获取设备2获取的手势图像进行分析，确定用户手部点击的按钮与需要执行的操作，在对应的左眼图像和右眼图像上执行相应的操作后，将处理过的左眼图像和右本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于裸眼3D教学影像系统，其特征在于：包括3D显示台(1)、图像获取设备(2)、图像处理与信息判定终端(3)，其中：所述图像获取设备(2)用于获取用户手部在3D显示台(1)的操作界面内进行操作的手势图像，以及对用户身份进行认证、锁定，图像获取设备(2)内还设置有机器学习识别算法的模块；所述图像处理与信息判定终端(3)用于将图像获取设备(2)获取的手势图像进行分析，确定用户手部点击的按钮与需要执行的操作，在对应的左眼图像和右眼图像上执行相应的操作后，将处理过的左眼图像和右眼图像传输至3D显示台(1)上；所述3D显示台(1)用于载入左眼图像和右眼图像并显示3D图像，所述3D显示台(1)内部两侧还设置有投影模块(4)，所述投影模块(4)用于在3D显示台(1)上形成3D投影，所述3D显示台(1)上设置有用于展示图像的3D显示屏幕。2.根据权利要求1所述的一种基于裸眼3D教学影像系统，其特征在于：所述图像获取设备(2)对用户身份进行认证、锁定的方法如下：S1：用户进行身份认证，通过在PC端登录，由图像获取设备(2)对用户的人脸进行识别并信息录入；S2：锁定用户的状态，当进行视频演示时，获取当前用户的手势并对手势进行识别，继而完成用户操作指令的实现；S3：预先定义手势模板，提取模板的特征，通过机器学习方法进行训练，预测的匹配结果作为最后的识别结果，分析出当前手势的含义。3.根据权利要求2所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王新涛，
申请(专利权)人：深圳职业技术学院，
类型：发明
国别省市：