基于增强现实的设备状态识别方法

摘要

本文提出了一种基于增强现实的设备状态识别方法，在设备状态识别阶段采用Hough圆检测算法进行设备指示灯识别定位，并采用HSV颜色检测技术对所定位的设备指示灯进行状态识别，通过引入形态学膨胀和腐蚀操作，有效消除了标注信息对设备指示灯识别定位的干扰，提高了设备指示灯识别定位的准确性.采用OpenCV与AR相结合，提出了一套图像类型转换方法，以增强现实技术为核心，构建了AR+Hough+HSV的设备状态检测模型，代替人工检测；通过AR设备的摄像头捕捉目标设备图像，利用增强现实的空间映射技术捕捉空间数据，并加入指示灯状态识别方法对捕捉到的目标设备图像进行处理，结合空间数据中目标设备的位置和方位信息将输出图像以虚拟对象叠加方式呈现在AR场景中，解决了通信机房设备检测过程中人工检测效率低的问题，有效提升设备状态检测的反馈直观性和检测效率.通过存在标记干扰情况下的实验对比，凸显了引入形态学膨胀和腐蚀后的Hough圆检测算法对设备状态识别的准确性.实验表明，本文提出的方法具有良好的设备状态检测效率和交互反馈的直观性、便捷性.

关键词

增强现实 / OpenCV / 形态学膨胀和腐蚀 / Hough圆检测算法