一种充电盒屏幕的AR辅助耳机配置方法与流程

本发明涉及ar辅助耳机配置方法，更具体地说，涉及一种充电盒屏幕的ar辅助耳机配置方法。

背景技术：

1、随着智能可穿戴设备的快速发展，无线耳机已成为日常生活中不可或缺的电子产品。近年来，为了提升用户体验和功能多样性，一种新型的带屏幕耳机充电盒逐渐进入市场，开创了耳机配件的新纪元。这种创新设计不仅为用户提供了更直观的信息显示，还为耳机的智能化管理和个性化设置开辟了新的可能性。

2、现有技术的发展现状如下：

3、1.基础信息显示充电盒：最初的带屏幕充电盒主要显示电池电量、连接状态等基本信息。这种设计虽然比传统无屏幕充电盒提供了更多信息，但功能仍然十分有限。

4、2.触控操作充电盒：随后出现的带触控屏幕的充电盒允许用户进行简单的操作，如调节音量、切换音乐等。这增加了充电盒的交互性，但仍未充分利用屏幕的潜力。

5、3.健康监测集成充电盒：一些高端产品开始在充电盒屏幕上集成健康监测功能，如显示心率、计步数据等。这拓展了充电盒的功能范畴，但与耳机核心使用体验的关联仍然不足。

6、4.简单ar指导充电盒：最新的一些产品尝试在充电盒屏幕上提供简单的ar指导，用于辅助耳机的配对和基础设置。这标志着充电盒屏幕开始用于改善耳机使用体验。

7、现有技术存在以下的问题：以简单ar指导充电盒为例，尽管它代表了当前技术的前沿，但仍存在以下明显问题：

8、1.ar指导精度低：现有系统通常使用基础的图像处理算法，无法精确识别和分析耳朵与耳机的复杂结构，导致ar指导不够准确。

9、2.个性化程度不足：大多数系统采用通用的指导模型，无法适应不同用户的耳型差异和个人偏好，降低了指导的实用性。

10、3.实时性能差：由于充电盒处理能力有限，复杂的ar算法难以实时运行，导致明显的延迟和卡顿，影响用户体验。

11、4.缺乏自适应能力：现有系统难以快速适应新型号耳机或用户使用习惯的变化，每次更新都需要大量的重新开发。

12、5.交互方式单一：大多数系统仅支持触摸操作，在耳机配置过程中操作不便，特别是对于需要同时调整耳机的用户。

13、6.缺乏持续优化机制：现有系统多为静态设计，缺乏根据用户反馈持续学习和优化的能力，无法提供越来越精准的个性化体验。

14、考虑到现有带屏幕充电盒技术的局限性，迫切需要一种能够充分利用充电盒屏幕，提供高精度、个性化、实时且易用的耳机配置解决方案。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的上述问题，本发明提出的充电盒屏幕的ar辅助耳机配置方法正是为了解决这些问题而设计的。通过将先进的深度学习技术、ar交互和强化学习优化相结合，本发明旨在充分发挥充电盒屏幕的潜力，彻底改变耳机配置和使用体验。

2、本发明提供一种充电盒屏幕的ar辅助耳机配置方法，包括以下步骤：

3、获得耳朵和耳机的图像；

4、对所述图像进行预处理；

5、利用自适应多尺度注意力u-net模型处理所述预处理后的图像；

6、基于所述ama-unet模型的输出进行特征分析与匹配；

7、根据所述特征分析与匹配的结果生成ar指导信息；

8、在充电盒屏幕上显示所述ar指导信息，并接收用户对耳机位置调整的反馈；

9、基于所述用户反馈，利用强化学习算法优化配置策略并更新所述ama-unet模型；

10、验证优化后的配置结果，若未达到预设阈值，则返回生成ar指导信息的步骤进行迭代优化，直至达到预设阈值或完成预定迭代次数。

11、具体地，所述获得耳朵和耳机的图像的步骤包括：

12、使用图像传感器捕获4k分辨率的图像；

13、采用自适应曝光控制算法调节曝光参数，其中所述自适应曝光控制算法定义为：

14、e＝f(l,s,n)

15、f(l,s,n)＝α·log(l)+β·s-γ·n2

16、其中，e为曝光值，l为环境光照度，s为传感器灵敏度，n为噪声水平，α,β,γ为自适应参数。

17、具体地，所述对图像进行预处理的步骤采用多尺度自适应对比度增强算法，定义为：

18、iout＝g(iin,s,r)

19、g(i,s,r)＝i+r·(i-f(i,s))

20、其中，iin和iout分别为输入和输出图像，s为尺度因子，r为增强强度，f(i,s)为高斯模糊函数。

21、具体地，所述ama-unet模型包括：

22、自适应多尺度特征提取模块；动态注意力机制；轻量化深度可分离卷积以及自适应知识蒸馏模块。

23、具体地，所述自适应多尺度特征提取模块采用动态卷积核生成网络，定义为：

24、ki＝dkgn(x,i)

25、fms＝∑(wi·conv(x,ki)),i∈{1,3,5,7}

26、其中，dkgn(x,i)根据输入x和目标核大小i动态生成卷积核，wi为权重。具体地，所述动态注意力机制引入时空注意力机制，定义为：

27、a＝σ(fc(x)·fs(x)·ft(x))

28、fatt＝a·x

29、其中，fc,fs,ft分别为通道、空间和时间注意力函数，σ为sigmoid函数。具体地，所述轻量化深度可分离卷积引入自适应激活函数，定义为：

30、fdw＝aaf(dwconv(x))

31、fpw＝aaf(pwconv(fdw))

32、aaf(x)＝α·x·sigmoid(β·x)+γ·x

33、其中，dwconv和pwconv分别为深度卷积和逐点卷积，α,β,γ为可学习参数。

34、具体地，所述自适应知识蒸馏模块采用对抗性知识蒸馏，定义为：

35、lkd＝α·lce+(1-α)·dkl(s(x),t(x))+λ·ladv(s(x),t(x))

36、ladv＝e[log(d(t(x)))]+e[log(1-d(s(x)))]

37、其中，lce为交叉熵损失，dkl为kl散度，s(x)和t(x)分别为学生模型和教师模型的输出，d为判别器，λ为权重因子。

38、具体地，所述特征分析与匹配步骤采用改进的多模态特征融合算法，定义为：

39、f＝φ(fvisual,fgeometric,fsemantic)φ(v,g,s)＝σ(wv·v+wq·g+ws·s)

40、其中，fvisual,fgeometric,fsemantic分别为视觉、几何和语义特征，

41、wv,wg,ws为可学习的权重矩阵；所述特征匹配采用改进的ransac算

42、法，引入自适应阈值：

43、θ＝μ·exp(-λ·t)

44、其中，θ为匹配阈值，t为迭代次数，μ,λ为可调参数。

45、具体地，所述生成ar指导信息的步骤采用动态矢量场生成算法，定义为：

46、

47、其中，v(x,y)为2d矢量场，ψ(x,y)为标量势场，φ(x,y)为矢量势场，和curl分别表示梯度和旋度算子；所述优化配置策略采用元强化学习算法，定义为：

48、其中，θ为模型参数，α,β为学习率，l为损失函数，fθ为参数化的策略函数所述验证配置结果的步骤引入多目标评估函数，定义为：

49、s＝w1·c+w2·f+w3·u

50、其中，s为总体得分，c为贴合度得分，f为功能性得分，u为用户舒适度得分，w1,w2,w3为权重因子。

51、本发明的有益效果主要体现在以下几个方面：

52、1.高精度ar指导：采用创新的ama-unet模型，ar配置指导精度提高到毫米级，大幅提升配置效果。

53、2.个性化体验：通过自适应多尺度特征提取和动态注意力机制，系统能够精确适应每个用户的耳型特征和使用习惯。

54、3.充电盒上的实时ar：轻量化设计使复杂的ar算法能在充电盒有限资源上实时运行，提供流畅的视觉指导体验。

55、4.强适应性：对抗性知识蒸馏技术使系统能快速适应新型号耳机，大大减少了产品更新时的适配时间和成本。

56、5.多模态交互：结合触摸、语音和手势识别，为用户提供更自然、更便捷的操作方式，特别是在耳机配置过程中。

57、6.智能持续优化：通过强化学习算法，系统能够根据用户反馈不断优化配置策略，提供越来越个性化的体验。

58、7.提升用户满意度：综合以上优势，本发明显著提高了用户的配置体验和耳机使用满意度，减少了不适感和配置时间。

59、8.产品差异化为耳机制造商提供了显著的竞争优势，使其产品在市场中脱颖而出。

60、9.拓展充电盒功能：本发明为充电盒屏幕开辟了新的应用方向，为未来集成更多智能功能奠定了基础。

61、总结而言，本发明不仅解决了现有带屏幕充电盒在耳机配置方面的关键问题，还通过创新的技术组合充分发挥了充电盒屏幕的潜力。它代表了智能可穿戴设备配置技术和充电盒功能演进的一个重要里程碑，有潜力重新定义用户与无线耳机的交互方式，为整个行业带来革新性的影响。

技术特征：

1.一种充电盒屏幕的ar辅助耳机配置方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得耳朵和耳机的图像的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对图像进行预处理的步骤采用多尺度自适应对比度增强算法，定义为：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述ama-unet模型包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述自适应多尺度特征提取模块采用动态卷积核生成网络，定义为：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述动态注意力机制引入时空注意力机制，定义为：

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述轻量化深度可分离卷积引入自适应激活函数，定义为：

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述自适应知识蒸馏模块采用对抗性知识蒸馏，定义为：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征分析与匹配步骤采用改进的多模态特征融合算法，定义为：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成ar指导信息的步骤采用动态矢量场生成算法，定义为：

技术总结
本发明涉及一种充电盒屏幕的AR辅助耳机配置方法，包括以下步骤：获得耳朵和耳机的图像；对图像进行预处理；利用自适应多尺度注意力U‑Net模型处理预处理后的图像；基于AMA‑UNet模型的输出进行特征分析与匹配；根据特征分析与匹配的结果生成AR指导信息；在充电盒屏幕上显示AR指导信息，并接收用户对耳机位置调整的反馈；基于用户反馈，利用强化学习算法优化配置策略并更新AMA‑UNet模型；验证优化后的配置结果，若未达到预设阈值，则返回生成AR指导信息的步骤进行迭代优化，直至达到预设阈值或完成预定迭代次数，采用创新的AMA‑UNet模型，AR配置指导精度提高到毫米级，大幅提升配置效果。

技术研发人员：杨兴旺,袁春燕,邬梦,肖伟群
受保护的技术使用者：佳禾智能科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5