[发明专利]一种基于手势识别的仿生机器鱼交互控制方法及系统

说明书

本公开提供了一种基于手势识别的仿生机器鱼交互控制方法及系统，所述方案包括获取手势：由视觉传感器等获取手势序列图像；手势识别：经过肤色检测，分割出手势图像；提取手势特征，建立手势库，训练SVM模型进行手势识别；手势控制：对若干手势动作进行编码，作为仿生机器鱼的控制指令，当手势识别完成之后，驱动机器鱼按照预定动作运动。

技术领域

本公开属于运动控制技术领域，尤其涉及一种基于手势识别的仿生机器鱼交互控制方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

近年来，随着陆地资源匮乏日益严重，人们越来越多的关注到丰富的海洋资源。由于原有的水下检测、作业、运载装置难以满足复杂水下作业任务的需求，因此加速了水下机器人的研发工作。仿生机器鱼作为鱼类推进机理和机器人技术的结合点，为研制新型的水下航行器提供了一种新思路，具有重要的研究价值和应用前景。

发明人发现，现有的仿生鱼通常多采用手动遥控设备或者语音设备进行控制，而仿生机器鱼往往会应用于娱乐应用场景中，单纯通过遥控设备无法给游客带来娱乐性的效果，且无法大量配备遥控设备；而语音控制对于环境嘈杂的娱乐环境显然也不适合；因此，在娱乐应用环境中，如何实现对仿生鱼有效控制，提高游客与仿生鱼之间的互动，是现有技术有待解决的问题。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提供了一种基于手势识别的仿生机器鱼交互控制方法及系统，通过对获取的手势图像进行处理，通过手势识别实现嘈杂环境下机器鱼的运动控制。

根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种基于手势识别的仿生机器鱼交互控制方法，包括：

获取人的手势图像，利用基于肤色的分割方法分割出手势区域；

提取手势特征构建手势特征库，并利用手势特征库中的样本对SVM模型进行训练；

将SVM模型的分类类别进行编码，并映射到不同的控制指令；

利用训练好的SVM模型对实时采集的手势图像进行识别，根据识别类型控制仿生机器鱼的动作。

进一步的，所述基于肤色的分割方法包括采用RGB颜色空间的阈值分割，再结合HSV空间肤色分布的聚类性，两者之间做与运算，实现肤色区域的提取；肤色的特征色调在RGB空间中，其RGB值符合RGB,为了提高分割方法的实时性，设置人类的肤色颜色空间HSV范围为：H(2，28)，S(50，200)。

进一步的，所述基于肤色的分割方法还包括预先对采集到的手势图像进行二值化处理，获取肤色区域，根据原图像(x，y)处的H、S值和R、G、B值判断二值图(x，y)处的像素值；采用循环嵌套遍历图像的方式，判断原图像(x，y)处像素的对应分量是否满足条件，如果符合条件则零矩阵(x,y)处像素等于1；反之，则等于0。

进一步的，所述手势特征的提取包括对肤色检测后的图像进行轮廓提取，获取轮廓点坐标，对轮廓点坐标进行傅里叶描述子的提取，建立手势特征库。

根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种基于手势识别的仿生机器鱼交互控制系统，包括：

图像采集模块，其用于获取人的手势图像，利用基于肤色的分割方法分割出手势区域；

模型训练模块，其用于提取手势特征构建手势特征库，并利用手势特征库中的样本对SVM模型进行训练；将SVM模型的分类类别进行编码，并映射到不同的控制指令；

手势识别模块，其用于利用训练好的SVM模型对实时采集的手势图像进行识别，根据识别类型控制仿生机器鱼的动作。