本發(fā)明涉及一種操控系統(tǒng)及方法，特別涉及一種利用紅外識別技術(shù)的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

紅外線是波長在750nm至1mm之間的電磁波，它的頻率高于微波而低于可見光，是一種人的眼睛看不到的光線。由于紅外線的波長較短，對障礙物的衍射能力差，所以更適合應(yīng)用在需要短距離無線通訊的場合，進行點對點的直線數(shù)據(jù)傳輸。紅外數(shù)據(jù)協(xié)會(IRDA)將紅外數(shù)據(jù)通訊所采用的光波波長的范圍限定在850nm至900nm之內(nèi)。

紅外光影像識別技術(shù)，就是利用紅外攝像機采集前端物體所輻射的紅外影像，該攝像機加裝了特殊的濾光鏡片，可以過濾大部分的可見自然光，而使攝像機只采集和捕捉前端物體所輻射的紅外影像；經(jīng)采集后的紅外影像經(jīng)由計算機進行分析和處理，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)。該技術(shù)目前在展覽展示、虛擬現(xiàn)實、影像交互、游戲娛樂以及人機智能化交互領(lǐng)域已得到廣泛的應(yīng)用。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明是為了解決上述問題而進行的，目的在于提供一種識別度高，反應(yīng)速度快，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)及方法。

本發(fā)明提供的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)，具有這樣的特征，包 括：視頻捕捉模塊，采集目標(biāo)物體的圖像；影像分析模塊，將圖像抽象成運動數(shù)據(jù)；運動數(shù)據(jù)存儲模塊，存儲采集到的運動數(shù)據(jù)；運動數(shù)據(jù)對比模塊，將實時采集到的運動數(shù)據(jù)與運動數(shù)據(jù)存儲模塊中存儲的運動數(shù)據(jù)進行對比；以及互動模塊，與視頻捕捉模塊、影像分析模塊、運動數(shù)據(jù)存儲模塊、運動數(shù)據(jù)對比模塊分別相連接，互動模塊將接收到的運動數(shù)據(jù)通過運動數(shù)據(jù)對比模塊與運動數(shù)據(jù)存儲模塊中存儲的運動數(shù)據(jù)進行對比，當(dāng)判斷實時采集到的運動數(shù)據(jù)與存儲的運動數(shù)據(jù)相同時，運行與運動數(shù)據(jù)相對應(yīng)的程序步驟；當(dāng)判斷實時采集到的運動數(shù)據(jù)與存儲的運動數(shù)據(jù)不相同時，重新采集運動數(shù)據(jù)進行下一輪對比。

本發(fā)明提供的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)，還具有這樣的特征：其中，視頻捕捉模塊，還具有：濾光鏡片，過濾大部分的可見自然光，使視頻捕捉模塊只采集和捕捉目標(biāo)物體所輻射的紅外影像。

本發(fā)明提供的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)，還具有這樣的特征，包括：紅外燈，與互動模塊相連接，用于補充紅外光。

本發(fā)明提供的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)，還具有這樣的特征：其中，圖像包含肢體動作和手指動作。

本發(fā)明提供的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)，還具有這樣的特征：其中，影像分析模塊采用差分和跟蹤算法。

本發(fā)明還提供的基于紅外識別技術(shù)多點操控方法，具有這樣的特征，包括：步驟S1，視頻捕捉模塊采集目標(biāo)物體的圖像，進入步驟S2；步驟S2，影像分析模塊將圖像抽象為具體的運動數(shù)據(jù)，進入步驟S3；步驟S3，互動模塊接收運動數(shù)據(jù)并通過運動數(shù)據(jù)對比模塊與運動數(shù)據(jù)存儲模塊的存 儲的運動數(shù)據(jù)進行對比，對比成功，進入步驟S4；對比失敗，返回步驟S1；以及步驟S4，運行啟動與采集到的運動數(shù)據(jù)相對應(yīng)的程序步驟。

發(fā)明作用和效果

根據(jù)本發(fā)明所涉及基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)及方法，通過裝有濾光鏡片的視頻捕捉模塊采集圖像并轉(zhuǎn)換成運動數(shù)據(jù)，與運動數(shù)據(jù)存儲模塊中預(yù)存的運動數(shù)據(jù)相對比，快速準(zhǔn)確地識別出目標(biāo)物體的肢體動作和手指動作，并且立即反應(yīng)啟動與采集到的運動數(shù)據(jù)相對應(yīng)的程序步驟，當(dāng)紅外光不足時，啟動紅外燈，補充紅外光，整個系統(tǒng)識別度高，反應(yīng)速度快，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)及方法。

附圖說明

圖1是本發(fā)明在實施例中的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖；

圖2是本發(fā)明在實施例中的影像分析模塊的分析過程示意圖；以及

圖3是本發(fā)明在實施例中的基于紅外識別技術(shù)多點操控方法的流程圖。

具體實施方式

以下參照附圖及實施例對本發(fā)明所涉及的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)及方法作詳細(xì)的描述。

實施例

圖1是本發(fā)明在實施例中的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖。

圖2是本發(fā)明在實施例中的影像分析模塊的分析過程示意圖。

如圖1和圖2所示，基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)及方法具有：視頻捕捉模塊1、影像分析模塊2、運動數(shù)據(jù)存儲模塊3、運動數(shù)據(jù)對比模塊4、紅外燈5和互動模塊6。

互動模塊6與視頻捕捉模塊1、影像分析模塊2、運動數(shù)據(jù)存儲模塊3、運動數(shù)據(jù)對比模塊4、紅外燈5分別相連接，控制視頻捕捉模塊1、影像分析模塊2、運動數(shù)據(jù)存儲模塊3、運動數(shù)據(jù)對比模塊4、紅外燈5運作。

視頻捕捉模塊1采用攝像機，用于采集目標(biāo)物體的圖像，具有：濾光鏡片1-1。圖像包含肢體動作和手指動作。

濾光鏡片1-1過濾大部分的可見自然光，使視頻捕捉模塊1只采集和捕捉目標(biāo)物體所輻射的紅外影像。

影像分析模塊2采用差分和跟蹤算法，將圖像抽象成運動數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)結(jié)合互動模塊，使用戶和系統(tǒng)之間產(chǎn)生緊密結(jié)合的互動效果。

運動數(shù)據(jù)存儲模塊3存儲采集到的運動數(shù)據(jù)。

運動數(shù)據(jù)對比模塊4將實時采集到的運動數(shù)據(jù)與運動數(shù)據(jù)存儲模塊中存儲的運動數(shù)據(jù)進行對比。

互動模塊6將接收到的運動數(shù)據(jù)通過運動數(shù)據(jù)對比模塊4與運動數(shù)據(jù)存儲模塊3中存儲的運動數(shù)據(jù)進行對比。當(dāng)判斷實時采集到的運動數(shù)據(jù)與存儲的運動數(shù)據(jù)相同時，運行與運動數(shù)據(jù)相對應(yīng)的程序步驟。當(dāng)判斷實時采集到的運動數(shù)據(jù)與存儲的運動數(shù)據(jù)不相同時，重新采集運動數(shù)據(jù)進行下 一輪對比。

紅外燈5用于補充紅外光。投影機投射的光線是可見光部分，它的紅外部分已經(jīng)被過濾掉了。這對于加了濾光片的視頻捕捉模塊來說是采集不到投影機的投射的內(nèi)容的，如果紅外強的話，視頻捕捉模塊直接就可以看到人了。當(dāng)人體的紅外不夠強是，可以采用紅外燈5，來補充紅外光。

圖3是本發(fā)明在實施例中的基于紅外識別技術(shù)多點操控方法的運行流程圖。

如圖3所示，基于紅外識別技術(shù)多點操控方法運行的步驟如下：

步驟S1，視頻捕捉模塊1采集目標(biāo)物體的圖像，進入步驟S2。

步驟S2，影像分析模塊2將圖像抽象為具體的運動數(shù)據(jù)，進入步驟S3。

步驟S3，互動模塊6接收運動數(shù)據(jù)并通過運動數(shù)據(jù)對比模塊4與運動數(shù)據(jù)存儲模塊3的存儲的運動數(shù)據(jù)進行對比。對比成功，進入步驟S4；對比失敗，返回步驟S1。

步驟S4，運行啟動與采集到的運動數(shù)據(jù)相對應(yīng)的程序步驟。

實施例的作用與效果

根據(jù)本實施例所涉及基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)及方法，通過裝有濾光鏡片的視頻捕捉模塊采集圖像并轉(zhuǎn)換成運動數(shù)據(jù)，與運動數(shù)據(jù)存儲模塊中預(yù)存的運動數(shù)據(jù)相對比，快速準(zhǔn)確地識別出目標(biāo)物體的肢體動作和手指動作，并且立即反應(yīng)啟動與采集到的運動數(shù)據(jù)相對應(yīng)的程序步驟，當(dāng)紅外光不足時，啟動紅外燈，補充紅外光，整個系統(tǒng)識別度高，反應(yīng)速度快，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單的基于紅外識別技術(shù)多點操控系統(tǒng)及方法。

上述實施方式為本發(fā)明的優(yōu)選案例，并不用來限制本發(fā)明的保護范圍。