[发明专利]基于手势控制电灯的方法及其智能电灯系统有效
申请号: | 201811219587.X | 申请日: | 2018-10-19 |
公开(公告)号: | CN109451634B | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 黄江茵;陈兴华 | 申请(专利权)人: | 厦门理工学院 |
主分类号: | H05B47/105 | 分类号: | H05B47/105;G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 泉州市潭思专利代理事务所(普通合伙) 35221 | 代理人: | 麻艳 |
地址: | 361024 福*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 手势 控制 电灯 方法 及其 智能 系统 | ||
1.一种基于手势控制电灯的方法,其特征在于:通过摄像头获得手部图像;通过YCr’Cb’椭圆模型以及K-means均值聚类法将该手部图像进行手势分割,获得手势分割图,并提取手势轮廓,根据手势轮廓图获得手势图像特征;最后,通过对手势特征与数据库中的初始特征进行对比,分析识别出对应的手势;而后,根据识别出的手势信息,将特定手势设定的电灯控制信号输出到外设的智能电灯上,并对智能电灯进行控制;所述手势轮廓图的具体提取方法为:首先将经过滤波处理的RGB手部图像由RGB色度空间转换为YCrCb色度空间;而后通过非线性方程Y、Cr、Cb与Cr’、Cb’的关系将YCrCb模型转换为YCr’Cb’椭圆模型;然后根据YCr’Cb’椭圆模型进行手部的肤色检测,得到肤色检测图;再对检测结果进行二值化处理;之后通过K-means类聚法对肤色的面积与深度进行类聚;最后根据面积与深度去除非手势部分,得到手势轮廓图。
2.根据权利要求1所述的基于手势控制电灯的方法,其特征在于所述的手势特征通过以下手势特征值g进行表达:
g=G(x1,x2,t1,…tn,p1,…,pn-1,h1,…,hn)
该式中,x1表示一个手掌指尖的数量,x2则表示合并手指的数量,ti 为各指尖到手掌中心点与手掌本身长度的比,pj 则代表两相邻手指的指尖到手掌中心点连线的夹角,n为正整数,h是Hu不变矩;且该式中各参数需满足下式:
3.根据权利要求1所述的基于手势控制电灯的方法,其特征在于所述的手势特征通过如下手势特征参数进行表达:手掌指尖的数量x1、合并手指的数量x2、各指尖到手掌中心点与手掌本身长度的比ti、两相邻手指的指尖到手掌中心点连线的夹角pj;且各参数需满足下式,下式中的n为正整数:
4.一种基于手势控制电灯的智能电灯系统,其特征在于:包括视频输入设备、人机交互平台、控制器及智能灯;该视频输入设备用于采集手势图像;该人机交互平台通过手势分割确定手势特征值,将手势信息转化成对机器的控制指令;该控制器通过远程客户端发出的一系列指令对智能灯进行控制;该智能灯则执行相应的控制指令;该智能电灯系统的控制方法,包括如下步骤:
S010、初始化:系统在启动之前,要先做初始化;
S020、获取图像:通过摄像头来获取手部图像,之后对获取的手部图像进行滤波处理;若未获取到图像,则系统报错不显示图像,并重新开始;
S030、手势分割:首先将经过滤波处理的RGB手部图像由RGB色度空间转换为YCrCb色度空间;而后通过非线性方程Y、Cr、Cb与Cr’、Cb’的关系将YCrCb模型转换为YCr’Cb’椭圆模型;然后根据YCr’Cb’椭圆模型进行手部的肤色检测,所得的肤色检测图即为分割图;再对检测结果进行二值化处理;之后通过K-means类聚法对肤色的面积与深度进行类聚;最后根据面积与深度去除非手势部分,从而得到手势轮廓图;
S040、手势特征提取:根据步骤S030获得的手势轮廓提取手势的特征;
S050、手势识别:将步骤S040提取的手势特征与数据库中所有手势的初始特征进行对比,如果满足阈值,则判定为该手势;
S060、根据识别结果对电灯进行控制:根据步骤S050识别手势,匹配数据库中对应的电灯控制信号,对电灯进行控制。
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