车载智能手势识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种车载智能手势识别系统，根据不同的应用背景，于势识别采用的模型会有不同，手势检测与跟踪是手势识别处理流程中最前端的处理部分，它处理从摄像头获取到手势图像或序列，从中检测和分割手势对象，不同的手势模型会有不同有于势特征，静态手势识别和动态于势识别的特征也不同，该系统能够自动对车内人员的手势命令进行识别，方便对其进行操作，减少了驾驶人员双手离开方向盘的时间，更加安全和可靠，能够根据驾驶员手指动作的得到相应的指令，方便操作，不影响驾驶的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及汽车领域，具体地，涉及一种车载智能手势识别系统。
技术介绍
汽车有如下定义:由动力驱动，具有4个或4个以上车轮的非轨道承载的车辆，主要用于:载运人员和或货物；牵引载运人员或货物的车辆；特殊用途。1879年，德国工程师卡尔.本茨，首次试验成功一台二冲程试验性发动机。1883年10月，他创立了“本茨公司和莱茵煤气发动机厂”，1885年，他在曼海姆制成了第一辆本茨专利机动车，该车为三轮汽车，采用一台二冲程单缸0.9马力的汽油机，此车具备了现代汽车的一些基本特点，如火花点火、水冷循环、钢管车架、钢板弹簧悬架、后轮驱动前轮转向和制动手把等。1886年的I月29日，德国工程师卡尔.本茨为其机动车申请了专利。同年11月，卡尔.本茨的三轮机动车获得了德意志专利权。这就是公认的世界上第一辆现代汽车。由于上述原因，人们一般都把1886年作为汽车元年，也有些学者把卡尔?本茨制成第一辆三轮汽车之年即1885年，视为汽车诞生年。1885年是汽车专利技术取得决定性突破的一年。当时和戴姆勒在同一工厂的本茨，也在研究汽车。他在1885年几乎与戴姆勒同时制成了汽油发动机，装在汽车上，以每小时12公里的速度行驶，获得成功。这一年，英国的巴特勒也专利技术了装有汽油发动机的汽车。此外，意大利的贝尔纳也专利技术了汽车，俄国的普奇洛夫和伏洛波夫两人专利技术了装有内燃机的汽车。以前中国没有汽车制造业。中国土地上第一辆汽车是1903年输入的美国产奥斯莫比尔牌小汽车，领得第一号汽车行驶牌证，其所有者为上海富翁。自1953年7月第一汽车制造厂动工兴建，1956年7月投产，1957年7月13日我国生产出第一辆载货的解放牌汽车，又于1958年5月，我国第一汽车制造厂自行研制设计生产了第一辆与当时政治风云起伏颠簸、荣辱与共的红旗牌乘用车，被誉为“东方神韵”。几十年来，我国汽车工业得到了快速的发展。特别是改革开放以来，汽车生产采用了各种高科技及人性化的安全及便利设施，汲国外汽车科研之精华。不仅秉乘了传统的坚固造型，更具时尚汽车的柔媚风貌，线条流畅，驾乘舒适的“座驾”新宠不断诞生。2001年底，中国正式加入了世贸组织，以此为契机，中国汽车产业迎来了一个新的高速发展时期。2009年，中国汽车产销分别为1379.10万辆和1364.48万辆，一举超越美国，称为世界第一汽车产销大国。2012年中国汽车全年产销分别为1927.18万辆和1930.64万辆，连续四年蝉联世界第一。进经过十年高速发展之后，中国自主品牌乘用车技术得到了长足的发展。2013年上半年先后上市的一汽红旗、北汽绅宝、长安睿骋、吉利帝豪、比亚迪思锐及此前已经先后上市的上汽荣威、广汽传祺等为代表的自主品牌高端乘用车向合资品牌发起集团式冲锋，将逐步改写自主品牌乘用车只能在中低端抢占市场的现状。现代汽车种类繁多，人们在驾驶汽车行驶过程中，需要对车辆进行操作，而双手又不能离开方向盘，造成诸多不便。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种车载智能手势识别系统，该系统能够自动对车内人员的手势命令进行识别，方便对其进行操作，减少了驾驶人员双手离开方向盘的时间，更加安全和可靠，能够根据驾驶员手指动作的得到相应的指令，方便操作，不影响驾驶的安全性。本专利技术解决上述问题所采用的技术方案是:车载智能手势识别系统，包括以下步骤:(I)在手势识别框架中，手势模型是一个最基本的部分，根据不同的应用背景，于势识别采用的模型会有不同，而对于不同的手势模型，采用的手势检测与跟踪算法、特征提取、识别技术也会有差别，手势建模主要分为基于表观的手势模型与基于三维的手势模型，基于表观的手势建模是一种二维建模，从二维平面观察得到的平面图像信息描述于的特征，基于表观的手势模型主要包括基于颜色的模型与基于轮廓的模型两种，基于颜色的手势模型是把手势图像看作像素颜色的集合，通过提取手部的颜色的特征来描述手势，基于颜色的手势模型的常用特征是颜色直方图，基于轮廓的手势模型是把手看作一个轮廓，通过提取手部图像中手的轮廓的几何特征来描述手势；(2)手势检测与跟踪是手势识别处理流程中最前端的处理部分，它处理从摄像头获取到手势图像或序列，从中检测和分割手势对象，如果是动态手势识别，还要对手进行跟踪，基于运动信息的方法是假设在视频中只有手是运动物体，其中一种方法是背景减法，它要求背景静止不变，把视频中的每帧与背景相减，背景相同的部分变为零，不同的部分就认为是运动的物体，即手，另一种方法是差帧法，通过当前帧与前一帧或前若干帧相减，检测出两帧之间的差异来确定手部运动的起始区域，但是一般相邻帧之间的手势运动幅度不大，差帧法只能检测出运动的轮廓，要以比较低的帧采样率或者隔若干帧做减法才能正确检测与分割运动的手部；(3)手势特征的提取是与手势模型密切相关的，不同的手势模型会有不同有于势特征，静态手势识别和动态于势识别的特征也不同，静态手势的特征只是描述的手的静态信息，轮廓、面积，动态手势特征是连续的静态特征序列；静态手势识别的方法有很多，于规则的方法、模板匹配的方法、基于机器学习的方法，动态手势是具有时间和空间变化，手势特征量化编码之后成为时间上的符号序列；(4)基于采样的肤色模型参数初始化方法，通过对采集于部图像样本，自动初始化手部肤色模型、手部面积和脸部面积参数，在手势跟踪描述了基于质心估计手脸遮挡下的手势跟踪方法，在手势特征提取部分，使用基于轮廓的手指特征提取方法，并且提取运动向量作为动态手势特征，最后是手势识别部分，静态手势识别采用了基于正交摄像头协作的手势识别策略，动态手势识别则使用一种结合两套独立的隐马尔可夫模型的方法；(5)输入是两个摄像头的手势视频，输出是识别出的手势位置和手势命令，其中的手势位置是用于转化为系统光标位置，手势动作映射为应用软件的键盘快捷键，通过把手势输入转化为系统的标准设备的输入，系统使用两个普通的摄像头，摄像头的视频质量越好噪声越少，处理就会变得越精确，系统使用了两个摄像头，其中一个安装在前方屏幕上方，从前方观察手势动作，另一个安装在底部，从下方观察手势动作，底部摄像头可以根据具体环境条件，选择安装在顶部，用户站立在屏幕前方，正对前置摄像头与底置摄像头，与前置摄像头距离大约0.2米，底部摄像头位置调整为用户的手伸出时的位置的下方。综上，本专利技术的有益效果是:该系统能够自动对车内人员的手势命令进行识别，方便对其进行操作，减少了驾驶人员双手离开方向盘的时间，更加安全和可靠，能够根据驾驶员手指动作的得到相应的指令，方便操作，不影响驾驶的安全性。【具体实施方式】下面结合实施例，对本专利技术作进一步地的详细说明，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例:车载智能手势识别系统，包括以下步骤:(I)在手势识别框架中，手势模型是一个最基本的部分，根据不同的应用背景，于势识别采用的模型会有不同，而对于不同的手势模型，采用的手势检测与跟踪算法、特当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
车载智能手势识别系统，其特征在于，包括以下步骤：(1)在手势识别框架中，手势模型是一个最基本的部分，根据不同的应用背景，于势识别采用的模型会有不同，而对于不同的手势模型，采用的手势检测与跟踪算法、特征提取、识别技术也会有差别，手势建模主要分为基于表观的手势模型与基于三维的手势模型，基于表观的手势建模是一种二维建模，从二维平面观察得到的平面图像信息描述于的特征，基于表观的手势模型主要包括基于颜色的模型与基于轮廓的模型两种，基于颜色的手势模型是把手势图像看作像素颜色的集合，通过提取手部的颜色的特征来描述手势，基于颜色的手势模型的常用特征是颜色直方图，基于轮廓的手势模型是把手看作一个轮廓，通过提取手部图像中手的轮廓的几何特征来描述手势；(2)手势检测与跟踪是手势识别处理流程中最前端的处理部分，它处理从摄像头获取到手势图像或序列，从中检测和分割手势对象，如果是动态手势识别，还要对手进行跟踪，基于运动信息的方法是假设在视频中只有手是运动物体，其中一种方法是背景减法，它要求背景静止不变，把视频中的每帧与背景相减，背景相同的部分变为零，不同的部分就认为是运动的物体，即手，另一种方法是差帧法，通过当前帧与前一帧或前若干帧相减，检测出两帧之间的差异来确定手部运动的起始区域，但是一般相邻帧之间的手势运动幅度不大，差帧法只能检测出运动的轮廓，要以比较低的帧采样率或者隔若干帧做减法才能正确检测与分割运动的手部；(3)手势特征的提取是与手势模型密切相关的，不同的手势模型会有不同有于势特征，静态手势识别和动态于势识别的特征也不同，静态手势的特征只是描述的手的静态信息，轮廓、面积，动态手势特征是连续的静态特征序列；静态手势识别的方法有很多，于规则的方法、模板匹配的方法、基于机器学习的方法，动态手势是具有时间和空间变化，手势特征量化编码之后成为时间上的符号序列；(4)基于采样的肤色模型参数初始化方法，通过对采集于部图像样本，自动初始化手部肤色模型、手部面积和脸部面积参数，在手势跟踪描述了基于质心估计手脸遮挡下的手势跟踪方法，在手势特征提取部分，使用基于轮廓的手指特征提取方法，并且提取运动向量作为动态手势特征，最后是手势识别部分，静态手势识别采用了基于正交摄像头协作的手势识别策略，动态手势识别则使用一种结合两套独立的隐马尔可夫模型的方法；(5)输入是两个摄像头的手势视频，输出是识别出的手势位置和手势命令，其中的手势位置是用于转化为系统光标位置，手势动作映射为应用软件的键盘快捷键，通过把手势输入转化为系统的标准设备的输入，系统使用两个普通的摄像头，摄像头的视频质量越好噪声越少，处理就会变得越精确，系统使用了两个摄像头，其中一个安装在前方屏幕上方，从前方观察手势动作，另一个安装在底部，从下方观察手势动作，底部摄像头可以根据具体环境条件，选择安装在顶部，用户站立在屏幕前方，正对前置摄像头与底置摄像头，与前置摄像头距离0.2米，底部摄像头位置调整为用户的手伸出时的位置的下方。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：代膨岭，
申请(专利权)人：四川膨旭科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51