[发明专利]一种基于AR技术的智能化展馆配套系统

权利要求书

1.基于AR技术的智能化展馆配套系统，具体步骤如下，其特征在于,

步骤1：录制展馆内各个角度视野视频信息，存入云数据库；

步骤2：用户启动AR头盔系统，并选择是否开启语音播报模式；

步骤3：录音模块对客户声音采集，使用语音识别模块对语音信号进行识别，并根据用户不同的指令对客户端电脑的视野进行调整；

步骤4：陀螺仪采集头盔加速度和角度信息并发送到服务器使用卡尔曼滤波算法对姿态进行滤波，最后使用滤波数据计算用户姿态，并根据用户不同姿态对客户端电脑的视野进行调整；

步骤5：摄像头采集用户视野信息并发送到服务器，使用CNN对图像目标识别，把数据库中搜寻目标信息与计算姿态完成空间位置注册在AR头盔进行虚拟信息显示；

步骤6：如果步骤1中选择语音播报模式，对目标信息进行语音播报，否则，跳过此步。

2.根据权利要求1所述的基于AR技术的智能化展馆配套系统，其特征在于；

所述步骤2中AR头盔，主要包括摄像头传感器、显示器、陀螺仪传感器、语音播放模块、录音模块和按键模块。

3.根据权利要求1所述的基于AR技术的智能化展馆配套系统，其特征在于；

所述步骤4中卡尔曼滤波算法公式如式1-5所示：

H_k＝P_k'C_k^T(C_kP_k'C_k^T+R_k)^-1 (3)

P_k'＝A_kP_k-1A_k^T+Q_k-1 (4)

P_k＝(I-H_kC_k)P_k′ (5)

其中，使用卡尔曼滤波器能够准确得加速度的预测值，测量出电梯的真实状态，为系统状态量估计值，A_k为系统增益矩阵，预测的加速度值，H_k为卡尔曼增益矩阵，y_k为系统测量值，C_k为测量矩阵，R_k为观测噪声方差，P_k'为校正前均方误差，P_k为校正后均方误差，Q_k为系统输入噪声。

4.根据权利要求1所述的基于AR技术的智能化展馆配套系统，其特征在于；

所述步骤5中CNN算法全连接层第l层输出公式为：

x^l＝f(u^l) (6)

u^l＝W^lx^l-1+b^l (7)

其中，f(·)是激活函数，W^l是第l层权重参数，b^l是第l层偏置项，x^l是第l层输入项。

5.根据权利要求1所述的基于AR技术的智能化展馆配套系统，其特征在于；

所述步骤5中CNN算法全卷积层输出公式为：

其中，M_j表示输入特征图的集合，表示输出特征图对应的偏置，f(·)是激活函数，是第l层权重参数。

6.根据权利要求1所述的基于AR技术的智能化展馆配套系统，其特征在于；

所述步骤5中CNN算法卷积核的权值梯度在MATLAB工具的计算公式为：

其中，表示灵敏度。