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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118200578A
主分类号：H04N19/30
分类号：H04N19/30;H04N19/167;H04N19/132;H04N19/96;H04N19/597;G06F3/01;G06T19/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于VR眼镜和MYO手环用户注意力提取的点云压缩方法及系统，该方法包括下述步骤：获取眼球关注数据，基于眼球关注数据到用户关注点位置，转换为聚焦位置；获取肌电信号，计算肌肉活性，转换为聚焦范围和需求精度，构建LOD分层压缩模型，LOD分层压缩模型将点云数据划分为高精度显示的区域A和低精度显示的区域B，根据用户关注点位置调整区域A的位置及大小，根据判断结果调整区域A的大小、分辨率以及区域B的分辨率，计算输入点云中的所有点的保留概率，基于概率抽样保留点P，将保留的点P编码到输出点云。本发明能完成任务所需的点云精度，有效提高静态点云的压缩效率。
主权项：1.一种基于VR眼镜和MYO手环用户注意力提取的点云压缩方法，其特征在于，包括下述步骤：基于VR眼镜获取眼球关注数据EyesPose，基于MYO手环获取肌电信号，获取点云数据InCloud；构建LOD分层压缩模型，所述LOD分层压缩模型将点云数据划分为高精度显示的区域A和低精度显示的区域B；将眼球关注数据EyesPose设定为区域A的圆心C，基于眼球关注数据EyesPose得到用户关注点位置，根据用户关注点位置调整区域A的位置及大小；对肌电信号进行平滑滤波处理，计算肌肉活性，设定用户肌肉活性阈值，判断肌肉活性是否超过用户肌肉活性阈值，根据用户肌肉活性阈值判断结果调整区域A的大小、分辨率以及区域B的分辨率；遍历输入点云InCloud中的所有点，对于每个点P，计算其与区域A球心的距离d，基于距离d计算点P处的分辨率，并将其转换为点P的保留概率，基于概率抽样判断是否保留点P，若保留点P则将其编码到输出点云OutCloud中，否则继续遍历直到完成对整个点云的遍历。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于VR眼镜和MYO手环用户注意力提取的点云压缩方法及系统
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