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摘要：本发明涉及一种基于物联网的射击游戏准星校正方法及系统，属于物联网技术领域，本发明通过对多视角枪体图像数据信息进行处理，生成枪体实体模型图，进而通过对枪体实体模型图进行特征提取，获取每一枪体实体模型图中的特征数据，并根据枪体实体模型图中的特征数据生成对比模板，从而引入孪生网络跟踪算法，通过孪生网络跟踪算法根据对比模板对每一枪体实体模型图进行模型跟踪，获取当前时刻的准星位置信息，最终根据当前时刻的准星位置信息生成相关的交互信息。本发明通过引入奇异值分解算法对多视角的枪体实体图像进行包围盒重建，剔除冗余的包围盒范围，能够降低枪体实体模型在交互过程的计算复杂度，提高交互过程中的运行鲁棒性。

主权项：1.基于物联网的射击游戏准星校正方法，其特征在于，包括以下步骤：通过在射击游戏场地安装多视角摄像头，通过多视角摄像头获取射击游戏待交互的多视角枪体图像数据信息，通过对所述多视角枪体图像数据信息进行处理，生成枪体实体模型图；通过对所述枪体实体模型图进行特征提取，获取每一枪体实体模型图中的特征数据，并根据所述枪体实体模型图中的特征数据生成对比模板；引入孪生网络跟踪算法，通过所述孪生网络跟踪算法根据所述对比模板对每一枪体实体模型图进行模型跟踪，获取当前时刻的准星位置信息；根据所述当前时刻的准星位置信息生成相关的交互信息；通过对所述多视角枪体图像数据信息进行处理，生成枪体实体模型图，具体包括：通过对所述多视角枪体图像数据信息进行滤波以及去噪处理，获取预处理后的多枪体图像数据信息，并引入奇异值分解算法，通过所述奇异值分解算法对所述预处理后的多枪体图像数据信息进行冗余处理，生成冗余处理后的图像；选取所述冗余处理后的图像中一张图像作为配准图像，根据所述配准图像生成源点云数据，并以所述源点云数据为基础，引入ICP算法，根据其余所述冗余处理后的图像生成待配准的点云数据；根据所述ICP算法计算待配准的点云数据与所述源点云数据之间的重叠区域与非重叠区域，并引入鲁棒核函数对所述重叠区域与非重叠区域进行异常点检测，生成错误的变换矩阵；根据所述重叠区域与非重叠区域进行三维模型重建，生成初始的实体模型图，并基于所述错误的变换矩阵对所述初始的实体模型图进行修正，生成枪体实体模型图；引入奇异值分解算法，通过所述奇异值分解算法对所述预处理后的多枪体图像数据信息进行冗余处理，生成冗余处理后的图像，具体包括：通过对所述预处理后的多枪体图像数据信息进行目标点云描述，生成相关的协方差矩阵，并引入奇异值分解算法；根据所述奇异值分解算法对所述相关的协方差矩阵进行特征分解，生成特征向量按列所组成的正交矩阵以及对角矩阵，选取所述正交矩阵中的随机一个特征向量作为基准；根据所述基准构建新的坐标系，并根据所述特征向量按列所组成的正交矩阵以及对角矩阵对目标点云进行描述，通过计算目标点云在所述新的坐标系之下的包围盒，生成优化后的包围盒；获取优化后的包围盒在新的坐标系之下所对应的八个坐标顶点，将所述优化后的包围盒在新的坐标系之下所对应的八个坐标顶点通过坐标变化重新映射到世界坐标系中，并生成冗余处理后的图像；还包括以下步骤：获取当前游戏室内射击游戏设备的服役数据信息，并根据所述当前游戏室内射击游戏设备的服役数据信息结合时间戳，构建基于时间序列的射击游戏设备的服役数据信息；构建贝叶斯网络，并将所述基于时间序列的射击游戏设备的服役数据信息输入到所述贝叶斯网络中，获取训练网络的贝叶斯网络；根据所述训练网络的贝叶斯网络进行预测，获取每一台射击游戏设备的预估故障时间，并获取每一射击游戏设备的用户使用的平均时间信息，根据所述每一射击游戏设备的用户使用的平均时间信息预测用户停止使用的预测时段；当所述射击游戏设备的预估故障时间不落入到所述用户停止使用的预测时段时，则根据将预估故障时间不落入到所述用户停止使用的预测时段对应的射击游戏设备生成相关的推荐信息，将所述相关的推荐信息按照预设方式进行显示。

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