[发明专利]一种基于深度视觉的协作机器人手势识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于深度视觉的协作机器人手势识别方法，其特征在于，所述方法包括：

预先获取手势模板集合，所述手势模板集合中包含至少一个手势模板，且所述手势模板包括至少一帧深度图，且每一帧深度图对应至少一个手势特征数据，其中，所述手势特征数据包括：手掌中心坐标、手掌面积、手掌的周长、手掌的圆形度以及根据所述深度图所获取手掌中一个指尖与深度相机的真实距离中的一种或组合；

获取待识别手势的若干张深度图，利用与获取手势模板的方法相同的方法获取所述待识别手势对应的手势特征数据；

针对每一个手势模板，获取所述待识别手势与所述手势模板的距离，并将与所述待识别手势之间距离最小的手势模板作为所述待识别手势的识别结果，进而根据对应于识别结果的控制参数进行协作机器人的控制，其中，所述距离包括：欧氏距离；

所述获取所述待识别手势与所述手势模板的距离，并将与所述待识别手势之间距离最小的手势模板作为所述待识别手势的识别结果，包括：

对待识别手势的进行动态时间规整；

将动态时间规整后的待识别手势作为横坐标/纵坐标，将动态时间规整后的当前手势模板作为纵坐标/横坐标，建立代价矩阵；

在所述代价矩阵中，获取针对当前手势模板以及所述待识别手势的规整路径；将所述当前手势模板的下一手势模板作为当前手势模板，并返回执行所述对待识别手势的进行动态时间规整的步骤，直至获取各个手势模板对应的规整路径；

利用公式，计算每一个规整路径的代价，其中，

D(Road)为规整路径的代价；Road为规整路径；∑为求和函数；w_s为权重系数；d(R_s)为规整路径Road上点R_s的对应的当前手势模板的当前帧深度图与待识别手势中各帧深度图之间子距离；R_s为规整路径上的点；k为规整路径上点的个数；

将规整路径的代价中的最小值对应的手势模板作为识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度视觉的协作机器人手势识别方法，其特征在于，所述预先获取手势模板集合，包括：

针对操作人员预先作出的各个手势，获取针对所述手势的若干张深度图；

对若干张深度图进行归一化处理，并针对每一张深度图，将所述深度图中的手势转换到二维图像中的二值图；

利用八邻轮廓查找方法查找出所述二值图中的所包含手势特征数据；

将所述手势特征数据作为对应手势的手势模板；然后将若干个手势模板的集合作为预先获取的手势模板集合。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度视觉的协作机器人手势识别方法，其特征在于，所述获取针对当前手势模板以及所述待识别手势的规整路径，包括：

在所述代价矩阵中，针对当前手势模板中当前帧深度图，根据所述当前帧深度图的手势特征数据，与待识别手势中每一帧深度图中的手势特征数据之间距离，获取所述当前帧深度图与待识别手势中各帧深度图的深度图之间的子距离；

根据所述子距离与所述当前帧深度图的前一帧对应的目标子距离之和的最小值，确定所述当前帧深度图对应的待识别手势中的目标深度图；并将所述子距离与所述当前帧深度图的前一帧对应的子距离之和作为当前帧深度图的对应的目标子距离，将所述代价矩阵中对应所述当前帧深度图以及所述目标深度图的点作为规整路径上的点；

将所述当前手势模板中的当前帧的下一帧作为当前帧，返回执行所述在所述代价矩阵中，针对当前手势模板中当前帧深度图，根据所述当前帧深度图的手势特征数据，与待识别手势中每一帧深度图中的手势特征数据之间距离，获取所述当前帧深度图与待识别手势中各帧深度图的深度图之间的子距离的步骤，直至获取所述代价矩阵中对应手势模板中的各个深度图的点，并根据所述点构建对应于所述手势模板的规整路径。