[发明专利]手势识别方法、装置、移动终端和存储介质在审
申请号: | 202010158990.7 | 申请日: | 2020-03-09 |
公开(公告)号: | CN111382702A | 公开(公告)日: | 2020-07-07 |
发明(设计)人: | 阳召成;何凯旋 | 申请(专利权)人: | 深圳大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆;潘登 |
地址: | 518060 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 手势 识别 方法 装置 移动 终端 存储 介质 | ||
1.一种手势识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取双站雷达反馈的雷达数据,所述双站雷达包括第一雷达和第二雷达;
根据所述雷达数据判断是否存在手势动作;
当存在所述手势动作时,采集预设时间内的双站雷达手势数据;
根据获取的所述双站雷达手势数据确定所述手势动作对应的平面坐标点轨迹特征时间序列;
根据所述平面坐标点轨迹特征时间序列确定所述手势动作对应的目标手势,所述目标手势为多个预设手势中的一个。
2.如权利要求1所述的手势识别方法,其特征在于,所述双站雷达手势数据包括第一雷达的第一雷达回波信号数据和第二雷达的第二雷达回波信号数据,所述根据获取的所述双站雷达手势数据确定所述手势动作对应的平面坐标点轨迹特征时间序列,包括:
根据所述第一雷达回波信号数据和所述第二雷达回波信号数据确定每个时刻对应的第一距离和所述第一距离的第一距离信号幅度以及第二距离和所述第二距离的第二距离信号幅度;
根据所述每个时刻对应的第一距离和所述第一距离的第一距离信号幅度以及第二距离和所述第二距离的第二距离信号幅度确定所述手势动作对应的平面坐标点轨迹特征时间序列。
3.如权利要求2所述的手势识别方法,其特征在于,所述根据所述第一雷达回波信号数据和所述第二雷达回波信号数据确定每个时刻对应的第一距离和所述第一距离的第一距离信号幅度以及第二距离和所述第二距离的第二距离信号幅度,包括:
以所述第一雷达为原点建立坐标系;
根据所述第一雷达回波信号数据确定每个时刻对应的所述第一雷达和手势动作的第一距离以及所述第一距离的第一距离信号幅度;
根据所述第二雷达回波信号数据确定每个时刻对应的所述第二雷达和手势动作的第二距离以及所述第二距离的第二距离信号幅度;
根据所述第一距离、所述第一距离信号幅度、所述第二距离和所述第二距离信号幅度确定每个时刻对应的坐标系中的第一坐标、第二坐标、所述第一坐标的信号幅度和所述第二坐标的信号幅度。
4.如权利要求1所述的手势识别方法,其特征在于,所述根据所述平面坐标点轨迹特征时间序列确定所述手势动作对应的目标手势,包括:
将所述平面坐标点轨迹特征时间序列输入至训练好的循环神经网络模型中;
根据所述循环神经网络模型的输出结果确定所述手势动作对应的目标手势。
5.如权利要求1所述的手势识别的方法,其特征在于,所述采集预设时间内的双站雷达手势数据,包括:
判断所述手势动作是否处于预设范围内;
当所述手势动作处于预设范围内时,则采集预设时间内的双站雷达手势数据。
6.如权利要求1所述的手势识别的方法,其特征在于,在所述根据所述雷达数据判断是否存在手势动作之前,包括:
去除所述第一雷达和/或第二雷达的接收端的自身干扰信号;和/或
去除外部环境的外部干扰信号。
7.如权利要求4所述的手势识别方法,其特征在于,所述循环神经网络模型为LSTM网络模型。
8.一种手势识别装置,其特征在于,所述装置包括:
雷达数据获取模块,用于获取双站雷达反馈的雷达数据,所述双站雷达包括第一雷达和第二雷达;
判断模块,用于根据所述雷达数据判断是否存在手势动作;
采集模块,用于当存在所述手势动作时,采集预设时间内的双站雷达手势数据;
序列确定模块,用于根据获取的所述双站雷达手势数据确定所述手势动作对应的平面坐标点轨迹特征时间序列;
手势确定模块,用于根据所述平面坐标点轨迹特征时间序列确定所述手势动作对应的目标手势,所述目标手势为多个预设手势中的一个。
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