[发明专利]一种手势识别方法、系统以及存储介质

权利要求书

1.一种手势识别方法，应用于包括第一雷达和第二雷达的手势识别系统，其特征在于，所述方法包括：

判断获取的雷达数据中是否存在手势动作；所述雷达数据包括第一雷达和第二雷达的雷达数据；

若判断所述预设范围内存在手势动作，则获取第一手势信息以及第二手势信息；其中，所述第一手势信息以及第二手势信息分别对应所述第一雷达以及第二雷达采集的手势信息；

根据所述第一手势信息以及第二手势信息，获得手势特征矩阵；其中，所述手势特征矩阵包括所述第一手势信息以及第二手势信对应的第一特征矩阵以及第二特征矩阵；

根据所述手势特征矩阵以及卷积神经网络，获取手势特征值；

根据所述手势特征值识别手势。

2.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于：所述“判断所述雷达数据中是否存在手势动作”包括：

根据所述雷达数据，检测是否存在手势动作；

若存在手势动作，则以所述第一雷达为原点建立平面坐标；

根据所述平面坐标信息，判断手势动作是否在手势范围内；

若判断所述手势动作在手势范围内，则根据所述雷达数据获取第一手势信息以及第二手势信息；所述手势范围为所述第一雷达以及第二雷达预设的共同检测范围。

3.根据权利要求2所述的手势识别方法，其特征在于：所述“根据所述第一手势信息以及第二手势信息，计算获得手势特征矩阵”包括：

根据所述第一手势信息以及第二手势信息，分别构建第一矩阵以及第二矩阵；

去除所述第一矩阵以及第二矩阵中的异常值；

所述第一矩阵以及第二矩阵进行矩阵翻转；

补全所述矩阵翻转后的第一矩阵以及第二矩阵，获得第一特征矩阵以及第二特征矩阵。

4.根据权利要求3所述的手势识别方法，其特征在于：所述“去除所述第一矩阵以及第二矩阵中的异常值”包括：

根据滑动窗口算法，对所述第一矩阵以及第二矩阵的行数据做平滑处理。

5.根据权利要求3所述的手势识别方法，其特征在于：所述“根据所述手势特征矩阵以及卷积神经网络，获取手势特征值”包括：

将所述第一特征矩阵以及第二特征矩阵分别进行卷积展开，获得第一卷积以及第二卷积；

将所述第一卷积以及第二卷积拓展连接为一维手势特征值；

根据所述一维手势特征值，识别手势。

6.根据权利要求1所述的手势识别方法，其特征在于：所述“判断预设范围内是否存在手势动作”之前，所述手势识别方法还包括：

去除所述第一雷达或第二雷达接收端自身干扰信号；

去除外部干扰信号。

7.根据权利要求6所述的手势识别方法，其特征在于：所述“去除所述第一雷达或第二雷达接收端自身干扰信号”包括：

采集第二预设时间的无手势信号；

根据所述无手势信号，计算自身干扰信号；

去除所述第一雷达或第二雷达接收到的自身干扰信号。

8.根据权利要求7所的手势识别方法，其特征在于：所述“去除外部干扰信号”具体包括，根据杂波抑制方法去除外部干扰信号；所述杂波抑制方法包括：线性相位FIR滤波法、自适应平均杂波减除法、自适应迭代杂波减除法。

9.一种手势识别系统，包括第一雷达和第二雷达，其特征在于：所述手势识别系统还包括处理器和存储器，所述存储器存储有手势识别程序，所述手势识别程序被配置成由处理器执行，以实现权利要求1-8中任意一项所述的手势识别方法。

10.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有手势识别程序，所述手势识别程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1-8中任意一项所述手势识别方法。