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申请/专利权人：南开大学深圳研究院
摘要：本发明提供一种智慧手术室全局‑局部多目标联合定位方法，该方法包括以下步骤：设计一组具有特定几何规则的反光球固定框架，使其在动作捕捉系统与双目光学跟踪系统下均可以被识别；根据固定在手术场景中的多个反光球框架，将场景中的目标坐标系统一为全局表达；通过基于概率遮挡模型的精度估计方法，获得动态手术场景下的概率分布估计；通过基于卡尔曼滤波的数据融合方法，在手术场景中当反光球框架被部分遮挡时获得连续的定位信息。本发明通过概率遮挡模型获得动态场景下的精度估计，从而使用基于卡尔曼滤波的数据融合方法，获得在智慧手术室下准确、连续的全局坐标表达。
主权项：1.一种智慧手术室全局-局部多目标联合定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：设计一组具有特定几何特征的反光球固定框架，使其在动作捕捉系统与双目光学跟踪系统下均可以被识别；步骤2：根据固定在手术场景中的多个反光球框架，将场景中的目标坐标系统一为全局表达；步骤3：通过基于概率遮挡模型的精度估计方法，获得动态手术场景下的概率分布估计，还包括以下步骤：基于动作捕捉系统的相机参数，确定单相机的可视角度θ，视场距离l；给定两台动作捕捉相机对空间中视点的可视判据为： 其中为编号为i,j的相机与空间中一点形成视图向量的夹角，φ1，2为定义的可以形成三角视图的阈值，该阈值与相机参数和实验环境相关，其中相机参数包括但不限于相机有效像素和相机焦距内部参数，实验环境包括但不限于实验环境的光线条件和实验使用的反光球尺寸；当空间中一点与一对相机满足可以形成三角视图关系时，定义垂直于其视图向量张成的平面的无限大遮挡模型，该遮挡物影响相机对空间中一点的观测的概率p为： 则定义给定空间中任一点基于概率遮挡模型的精度度量为： 其中cami为编号为i的相机，n为环境中实际安装的相机台数，得出的value是该点的度量值，通过这种方式，可以得出空间中任意一点的度量值，结合实际测量，可以建立动作捕捉系统工作空间中的精度分布与度量值的映射关系；步骤4：通过基于卡尔曼滤波的数据融合方法，在手术场景中当反光球框架被部分遮挡时获得连续的定位信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学深圳研究院 一种智慧手术室全局-局部多目标联合定位方法
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