基于点云融合算法的Kinect三维重建技术及其应用研究

在三维重建技术中Kinect Fusion算法是有里程碑意义,但对硬件要求高,重建效率低,无法满足快速的重建场景。针对这种情况,提出基于点云融合算法的Kinect快速三维重建算法,结合3D打印技术来辅助教学的应用。应用Kinect的多深度图像融合的三维重建算法实现目标物体的三维重建;应用微软的开放打印平台3D Builder进行表面修整和模型重组;通过3D打印机打印出实体模型。立体几何结构专业的实验结果表明,相比于Kinect Fusion,该算法可以更加快速、方便地以实体模型展示的方式来辅助学生更好地掌握多几何结构交插的复杂构成。

基于Kinect的坐姿意图判断及其应用研究

虽然采用穿戴式传感器进行坐姿检测的测量结果准确,但是会对被测试者造成束缚并且成本较高。提出使用Kinect的骨骼角度测量算法对坐姿进行非接触式的实时检测并判断坐姿意图。通过单片机来控制座椅从而适应用户当前坐姿;通过骨骼角度测量算法测量头部和背部角度,从而确定坐姿的意图;利用信心检验方法排除冗余数据,提高数据测量的准确性;将Kinect检测数据与彩色摄像头录像进行对比,Kinect的测量准确性与稳定性均在可接受的范围之内。原型机测试结果表明,该方法可以较为准确地判断出用户的坐姿意图,并能准确控制自动调节椅来适应不同坐姿行为,到达矫正用户坐姿的目的。