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申请/专利权人：东莞市三奕电子科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种AR眼镜的图像获取方法及系统，涉及AR眼镜图像处理技术领域，包括AR眼镜在用户首次佩戴时展示纯色图像，收集用户瞳孔数据，获取用户颜色反应模式，并调整颜色形成用户颜色展示方案；AR眼镜收集图像数据和环境数据上传至云服务器，云服务器进行图像数据识别分类并构建3D图像模型传输至AR眼镜，AR眼镜根据用户颜色展示方案进行3D图像模型色彩调整。本发明通过测试用户颜色反应形成用户颜色展示方案，接着将收集的图像数据和环境数据上传至云服务器生成3D图像模型，并根据用户颜色展示方案进行个性化调整，有效提升了用户体验和满意度，提升了图像展示效果，同时通过识别用户手势信号和视点信号进行AR眼镜控制，降低了操作难度。

主权项：1.一种AR眼镜的图像获取方法，其特征在于：包括，AR眼镜在用户首次佩戴时展示纯色图像，收集用户瞳孔数据，获取用户颜色反应模式，并调整颜色形成用户颜色展示方案；AR眼镜收集图像数据和环境数据上传至云服务器，云服务器进行图像数据识别分类并构建3D图像模型传输至AR眼镜，AR眼镜根据用户颜色展示方案进行3D图像模型色彩调整；通过云服务器检测用户手势信号和视点信号控制AR眼镜进行3D图像模型展示；AR眼镜将控制数据记录为日志，并定期上传至云服务器存储；所述AR眼镜在用户首次佩戴时展示纯色图像，收集用户瞳孔数据，获取用户颜色反应模式，并调整颜色形成用户颜色展示方案指在用户首次佩戴AR眼镜时，注册用户信息作为用户识别标签，向用户依次展示纯色图像，通过内置摄像头拍摄用户对于每个纯色图像的瞳孔反应图像；构建支持向量机模型，获取正常用户和色彩障碍用户对于纯色图像的瞳孔反应图像作为训练集，使用训练集训练支持向量机模型并调整模型参数；将用户的瞳孔反应图像输入支持向量机模型中得到用户对每种颜色的反应综合形成用户颜色反应模式；根据用户颜色反应模式调整对应颜色并记录颜色调整数据，重新向用户进行展示并收集调整后的用户瞳孔反应图像输入至支持向量机模型中，若支持向量机模型输出用户对每种颜色反应与正常用户一致，则将颜色调整数据作为用户颜色展示方案输出；所述AR眼镜收集图像数据和环境数据上传至云服务器，云服务器进行图像数据识别分类并构建3D图像模型传输至AR眼镜，AR眼镜根据用户颜色展示方案进行3D图像模型色彩调整包括，AR眼镜通过摄像头与传感器收集360度图像数据和环境数据按照时间戳数据顺序上传至云服务器，云服务器对360度图像数据进行拼接处理形成完整图像；构建卷积神经网络，通过图像分类数据集对卷积神经网络进行训练并更新神经网络参数形成图像分类模型：其中f（x）为分类结果，W2和W1为卷积神经网络的权重矩阵，b1和b2为卷积神经网络的偏置，ReLU为激活函数；云服务器将完整图像输入图像分类模型中进行物体识别分类，并根据识别物体创建分类标签进行分类信息标注；云服务器根据360度图像数据计算每个像素的视差d，通过视差d计算每个像素的深度D，综合所有像素深度形成深度图，并根据深度图生成点云数据：其中pij为点云数据的坐标，i和j为像素坐标，cx和cy为摄像头的光心坐标，fx和fy为摄像头的焦距，Di，j为坐标的i，j的深度；根据点云数据使用Delaunay三角化算法生成三角网格，将所有三角网格进行连接形成完整的3D图像模型并进行平滑处理；云服务器根据360度图像数据和环境数据对3D图像模型进行实时渲染后存储至模型库，同步将分类标签与3D图像模型中物体进行绑定，云服务器将渲染后的3D图像模型发送至AR眼镜中；AR眼镜接收到3D图像模型根据360度图像数据进行几何校准和比例校准，并根据用户颜色展示方案对3D图像模型进行颜色调整，AR眼镜将校准和调整后的3D图像模型向用户展示。

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