本發(fā)明涉及手勢(shì)識(shí)別技術(shù)，具體涉及一種用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)及識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

手勢(shì)識(shí)別技術(shù)涉及領(lǐng)域廣泛，如模式識(shí)別、智能分析、三維圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域。手勢(shì)識(shí)別是采集手和手臂特征數(shù)據(jù)并通過(guò)算法處理用以操控電子設(shè)備的過(guò)程。手勢(shì)以其直觀(guān)、自然和易于學(xué)習(xí)的人機(jī)交互的優(yōu)勢(shì)和不需要專(zhuān)門(mén)的硬件配合的情況下實(shí)現(xiàn)智能化的信息交換和處理，因此應(yīng)用越來(lái)越廣?，F(xiàn)有的手勢(shì)識(shí)別技術(shù)中，通常是通過(guò)運(yùn)動(dòng)學(xué)分析得出每個(gè)手勢(shì)的標(biāo)準(zhǔn)模型，這一模型較單一，無(wú)法完成大部分手勢(shì)的有效識(shí)別。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的之一是提供一種識(shí)別率高，基于大數(shù)據(jù)模型的用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)。

本方案中的用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)，包括：

手勢(shì)動(dòng)作感知模塊，用于采集用戶(hù)手勢(shì)動(dòng)作；

手勢(shì)影像預(yù)處理模塊，用于對(duì)采集到的手勢(shì)影像進(jìn)行預(yù)處理；

手勢(shì)分析模塊，用于識(shí)別預(yù)處理后的手勢(shì)信息并與系統(tǒng)中的手勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，所述的識(shí)別基于大數(shù)據(jù)模型的加速度符號(hào)的識(shí)別方式；

交互模塊，通過(guò)手勢(shì)控制信息與車(chē)輛智能裝備進(jìn)行交互。

本發(fā)明的有益效果：

通過(guò)手勢(shì)動(dòng)作感知模塊可采集用戶(hù)的手勢(shì)動(dòng)作，通過(guò)手勢(shì)影像預(yù)處理模塊對(duì)采集到的手勢(shì)影像進(jìn)行預(yù)處理，以便得到系統(tǒng)可識(shí)別的手勢(shì)信息，本發(fā)明通過(guò)手勢(shì)分析模塊識(shí)別預(yù)處理后的手勢(shì)信息并與系統(tǒng)中的手勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，由于本發(fā)明手勢(shì)分析模塊的識(shí)別是基于大數(shù)據(jù)模型的加速度符號(hào)的識(shí)別方式，采用大數(shù)據(jù)模型，匹配的模型是直接從大數(shù)據(jù)中提取的，而不是通過(guò)運(yùn)動(dòng)學(xué)分析得出每個(gè)手勢(shì)的標(biāo)準(zhǔn)模型，這樣每一個(gè)手勢(shì)就可以有不止一個(gè)模型，不同的模型可以記錄變形出的不同的加速度符號(hào)，從而克服了現(xiàn)有技術(shù)中使用的匹配的模型單一的問(wèn)題，可有效提高識(shí)別率。本發(fā)明進(jìn)一步通過(guò)交互模塊，與車(chē)載智能裝備進(jìn)行信息交互。

進(jìn)一步，所述的手勢(shì)動(dòng)作感知模塊采用加速度傳感器和攝像頭。本發(fā)明的攝像頭用于采集用戶(hù)的手勢(shì)圖像，加速度傳感器用于感知用戶(hù)手勢(shì)的移動(dòng)軌跡，利用加速度傳感器取得加速度值，進(jìn)而為采用加速度符號(hào)進(jìn)行識(shí)別提供可能。

進(jìn)一步，所述的手勢(shì)影像預(yù)處理模塊包括膚色偵測(cè)模塊、背景分離模塊、邊緣偵測(cè)模塊、手部區(qū)域定位模塊、手掌區(qū)域偵測(cè)模塊和手掌影響正規(guī)化模塊。通過(guò)上述手勢(shì)影像預(yù)處理，可得到系統(tǒng)可辨識(shí)的手勢(shì)影響。

進(jìn)一步，還包括手勢(shì)更新模塊，所述的手勢(shì)更新模塊用于將未識(shí)別的手勢(shì)更新到大數(shù)據(jù)模型庫(kù)中。通過(guò)手勢(shì)更新模塊，可實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)模型庫(kù)的自我更新，不斷的完善大數(shù)據(jù)模型庫(kù)，進(jìn)而逐漸提高手勢(shì)識(shí)別的大數(shù)據(jù)模型數(shù)量，為后面能夠識(shí)別更多的手勢(shì)提供可能。

本發(fā)明的另一目的是提供一種用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別方法，包括以下步驟：

1）采集用戶(hù)手勢(shì)動(dòng)作；

2）對(duì)采集到的手勢(shì)影像進(jìn)行預(yù)處理；

3）采用基于大數(shù)據(jù)模型的加速度符號(hào)的識(shí)別方式識(shí)別預(yù)處理后的手勢(shì)信息，并與系統(tǒng)中的手勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配；

4）輸出手勢(shì)控制信息并與車(chē)輛智能裝備進(jìn)行交互。

本方法是基于大數(shù)據(jù)模型的加速度符號(hào)的識(shí)別方式，采用大數(shù)據(jù)模型，匹配的模型是直接從大數(shù)據(jù)中提取的，而不是通過(guò)運(yùn)動(dòng)學(xué)分析得出每個(gè)手勢(shì)的標(biāo)準(zhǔn)模型，這樣每一個(gè)手勢(shì)就可以有不止一個(gè)模型，不同的模型可以記錄變形出的不同的加速度符號(hào)，從而克服了現(xiàn)有技術(shù)中使用的匹配的模型單一的問(wèn)題，可有效提高識(shí)別率。

進(jìn)一步，所述的手勢(shì)影像預(yù)處理包括膚色偵測(cè)、背景分離、邊緣偵測(cè)、手部區(qū)域定位、手掌區(qū)域偵測(cè)和手掌影響正規(guī)化。

進(jìn)一步，還包括將未識(shí)別的手勢(shì)更新到大數(shù)據(jù)模型庫(kù)中的步驟?？蓪?shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)模型庫(kù)的自我更新，不斷的完善大數(shù)據(jù)模型庫(kù)，進(jìn)而逐漸提高手勢(shì)識(shí)別的大數(shù)據(jù)模型數(shù)量。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例的用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別方法的流程示意圖。

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中加速度符號(hào)識(shí)別方式的示意圖。

圖3為本發(fā)明實(shí)施例中的用于攝像頭和加速度傳感器的角度調(diào)節(jié)的調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面通過(guò)具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明：

本實(shí)施例用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)，包括手勢(shì)動(dòng)作感知模塊，用于采集用戶(hù)手勢(shì)動(dòng)作，本實(shí)施例的手勢(shì)動(dòng)作感知模塊采用加速度傳感器和攝像頭；手勢(shì)影像預(yù)處理模塊，用于對(duì)采集到的手勢(shì)影像進(jìn)行預(yù)處理，本實(shí)施例的手勢(shì)影像預(yù)處理模塊包括膚色偵測(cè)模塊、背景分離模塊、邊緣偵測(cè)模塊、手部區(qū)域定位模塊、手掌區(qū)域偵測(cè)模塊和手掌影響正規(guī)化模塊；手勢(shì)分析模塊，用于識(shí)別預(yù)處理后的手勢(shì)信息并與系統(tǒng)中的手勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，所述的識(shí)別基于大數(shù)據(jù)模型的加速度符號(hào)的識(shí)別方式；交互模塊，通過(guò)手勢(shì)控制信息與車(chē)輛智能裝備進(jìn)行交互。

本實(shí)施例的用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)還包括手勢(shì)更新模塊，所述的手勢(shì)更新模塊用于將未識(shí)別的手勢(shì)更新到大數(shù)據(jù)模型庫(kù)中。

本實(shí)施例中，所述的攝像頭有六個(gè)，并且上面三個(gè)、下面三個(gè)均勻分布在位于司機(jī)面前的車(chē)載終端上。所述的加速度傳感器有三個(gè)，呈三角形均勻分布在司機(jī)面前的車(chē)載終端上的。通過(guò)上述設(shè)置，本實(shí)施例在采集手勢(shì)動(dòng)作時(shí)，采用多角度深度成像，根據(jù)各個(gè)攝像頭的角度偏差，計(jì)算出目標(biāo)手勢(shì)到攝像頭中心的距離，進(jìn)而判斷出手的各部分的運(yùn)動(dòng)軌跡，作為對(duì)加速度傳感器采集的信息的補(bǔ)充手段，然后將通過(guò)攝像頭判斷出的手部的運(yùn)動(dòng)軌跡與加速度傳感器采集的手部的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行比對(duì)，得出最準(zhǔn)確的手勢(shì)動(dòng)作軌跡信息，這樣使采集的手勢(shì)動(dòng)作信息更準(zhǔn)確。

本實(shí)施例每個(gè)攝像頭和每個(gè)加速度傳感器的角度均是可調(diào)節(jié)的，具體的調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)如圖3所示：本實(shí)施例所述的調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)包括支桿1，所述的支桿端部設(shè)有球狀的凸出部4，在所述凸出部4外部球鉸有一空心的球狀的安裝殼體3，所述的攝像頭或加速度傳感器安裝在安裝殼體3上，在所述安裝殼體3的外表面設(shè)有多個(gè)卡槽，還包括設(shè)置在安裝殼體外周的支座2，所述的支座2具有與安裝殼體3曲率相同的曲面，在支座2的內(nèi)側(cè)設(shè)有多個(gè)可分別卡入卡槽的卡腳5，在所述卡腳5與支座2內(nèi)側(cè)面之間設(shè)有壓簧。在所述支座的中部開(kāi)有過(guò)孔，供支桿穿過(guò)。

如圖1所示，本實(shí)施例中的用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別方法，包括以下步驟：

1）采集用戶(hù)手勢(shì)動(dòng)作；

2）對(duì)采集到的手勢(shì)影像進(jìn)行預(yù)處理，手勢(shì)影像預(yù)處理包括膚色偵測(cè)、背景分離、邊緣偵測(cè)、手部區(qū)域定位、手掌區(qū)域偵測(cè)和手掌影響正規(guī)化；

3）采用基于大數(shù)據(jù)模型的加速度符號(hào)的識(shí)別方式識(shí)別預(yù)處理后的手勢(shì)信息，并與系統(tǒng)中的手勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配；

4）輸出手勢(shì)控制信息并與車(chē)輛智能裝備進(jìn)行交互。

本實(shí)施例用于車(chē)輛智能裝備的手勢(shì)識(shí)別方法還包括將未識(shí)別的手勢(shì)更新到大數(shù)據(jù)模型庫(kù)中的步驟。

本實(shí)施例所述的基于大數(shù)據(jù)模型的加速度符號(hào)的識(shí)別方式是指：將每一個(gè)手勢(shì)數(shù)據(jù)壓縮成由若干個(gè)（可以是8個(gè)或者6個(gè)）數(shù)字組成的手勢(shì)模型，并為每種手勢(shì)建立多個(gè)手勢(shì)模型，通過(guò)模型匹配，將各個(gè)相似的手勢(shì)模型進(jìn)行分類(lèi)，這樣在手勢(shì)識(shí)別中，一個(gè)實(shí)際的手勢(shì)可以對(duì)應(yīng)有多個(gè)相似的手勢(shì)模型，因此可以大大提高手勢(shì)的識(shí)別率。

本實(shí)施例的加速度符號(hào)的識(shí)別方式具體是:根據(jù)各個(gè)手勢(shì)信號(hào)數(shù)據(jù)的正負(fù)號(hào)變化序列來(lái)將各個(gè)手勢(shì)區(qū)分開(kāi)來(lái)，如圖2所示，圖中以1代表正，-1代表負(fù)，序列長(zhǎng)度為4，那么該段加速度符號(hào)序列就是[1,-1,1,0]。

以上所述的僅是本發(fā)明的實(shí)施例，方案中公知的具體結(jié)構(gòu)及特性等常識(shí)在此未作過(guò)多描述，所屬領(lǐng)域普通技術(shù)人員知曉申請(qǐng)日或者優(yōu)先權(quán)日之前發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域所有的普通技術(shù)知識(shí)，能夠獲知該領(lǐng)域中所有的現(xiàn)有技術(shù)，并且具有應(yīng)用該日期之前常規(guī)實(shí)驗(yàn)手段的能力，所屬領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以在本申請(qǐng)給出的啟示下，結(jié)合自身能力完善并實(shí)施本方案，一些典型的公知結(jié)構(gòu)或者公知方法不應(yīng)當(dāng)成為所屬領(lǐng)域普通技術(shù)人員實(shí)施本申請(qǐng)的障礙。應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明結(jié)構(gòu)的前提下，還可以作出若干變形和改進(jìn)，這些也應(yīng)該視為本發(fā)明的保護(hù)范圍，這些都不會(huì)影響本發(fā)明實(shí)施的效果和專(zhuān)利的實(shí)用性。本申請(qǐng)要求的保護(hù)范圍應(yīng)當(dāng)以其權(quán)利要求的內(nèi)容為準(zhǔn)，說(shuō)明書(shū)中的具體實(shí)施方式等記載可以用于解釋權(quán)利要求的內(nèi)容。