[发明专利]一种适合大屏幕上使用移动应用的方法

权利要求书

1.一种适合大屏幕上使用移动应用的方法，采用安装有学习知识点APP的小型移动互联网设备、大屏显示器作为学习的载体；其特征在于互联网设备内安装有视频采集处理单元、手势识别单元、图像信号处理单元、手势动作分析单元和指令输出单元，应用中，互联网设备位于使用者的身体前端位置，大屏显示器位于远端位置；所述视频采集处理单元应用中，采集互联网设备经摄像头采集的使用者手部动作数据，手部动作数据包括握拳和握拳移动、手掌伸开三个主要动作，并将采集的数据输入到手势识别单元；所述手势识别单元对视频采集处理单元输入的数据进行处理后输出到图像信号处理单元，图像信号处理单元对输入的图像进行色阶调整、提升其对比度，然后将处理后图像数据输入到手势动作分析单元；所述手势动作分析单元基于其内部预先储存的手部图像信号数据，对输入的图像数据进行识别比对，并根据相应图像数据信息经指令输出单元输出指令；所述指令输出单元输出的指令包括学习APP中的主要两个选项界面、确定键点击指令和翻页键点击指令，指令输出单元分别输出确定键点击指令和翻页键点击指令后，学习APP能分别最大化显示当前页面和翻页显示下一页面内容。

2.根据权利要求1所述的一种适合大屏幕上使用移动应用的方法，其特征在于，人手部握拳动作经指令输出单元输出的是学习APP界面中的确定键点击指令，握拳移动动作经指令输出单元输出的是学习APP界面中的翻页键点击指令，人手部手掌伸开动作不输出任何指令到学习APP。

3.根据权利要求1所述的一种适合大屏幕上使用移动应用的方法，其特征在于，视频采集处理单元应用中，能自动打开手机的摄像头进行视频信号采集、并经手机小屏显示界面显示手部图片信息，能检测手部位置并给出手部置信度，当置信度大于一定值时，将采集的手部动作视频信息输出到手部识别单元，否则重新进行采集，防止手部快速移动时采集的图像模糊，无法有效被手势识别单元识别。

4.根据权利要求1所述的一种适合大屏幕上使用移动应用的方法，其特征在于，手势识别单元应用中，如果一个手势动作由上至下具有多个，选取手势最高点的一个手势输出到图像信号处理单元，保证了指令的准确率。

5.根据权利要求1所述的一种适合大屏幕上使用移动应用的方法，其特征在于，图像信号处理单元对输入的图像进行色阶调整、提升其对比度，是保证手势动作分析单元内的机器学习工作的可靠性。

6.根据权利要求1所述的一种适合大屏幕上使用移动应用的方法，其特征在于，手势动作分析单元应用前，第一步：先将预先采集的人手部握拳和握拳移动、手掌伸开若干张图片的特征，基于人工智能深度学习技术，经手势动作分析单元的标记模块进行数据标注，并将这些数据按照一定比例分为训练集和测试集；第二步：基于人工智能深度学习技术，针对人手部握拳和握拳移动、手掌伸开图片的特征设计出适合的人工智能深度学习类型；第三步：用标注过的训练集图片数据对模型进行训练；第四步：用得到的模型去识别现实场景中的三种手势。