面向智能家居场景的手势识别控制系统技术方案

面向智能家居场景的手势识别控制系统，包括视频采集模块、手势识别模块、设备控制模块和功能设定模块；视频采集模块的输入端连接监控拍摄设备，通过监控拍摄设备获取图像，其输出端连接手势识别模块的输入端；手势识别模块识别图像中的手势，手势识别模块的输出端连接设备控制模块，设备控制模块的控制端连接家具设备，设备控制模块根据识别的手势控制家具设备，设备控制模块通过局域网连接功能设定模块；视频采集模块嵌于监控拍摄设备内，手势识别模块嵌于服务器设备内，设备控制模块与功能设定模块嵌于家具设备内；本系统利用手势识别模块智能识别用户的手势，控制家居内的电气设备运行，有效提高了系统的可操作性。

Gesture Recognition Control System for Smart Home Scene

The gesture recognition control system for smart home scene includes video acquisition module, gesture recognition module, device control module and function setting module; the input end of the video acquisition module is connected with the monitoring and shooting equipment, and the output end is connected with the input end of the gesture recognition module; the gesture recognition module recognizes the gesture and gesture recognition in the image. The output end of the module is connected with the device control module, and the control end of the device control module is connected with the furniture equipment. The device control module controls the furniture equipment according to the recognized gesture. The device control module connects the function setting module through the LAN. The video acquisition module is embedded in the monitoring and shooting equipment, the gesture recognition module is embedded in the server equipment, and the device control module and the function setting module are embedded in the server equipment. Embedded in furniture equipment, the system intelligently recognizes the user's gesture by gesture recognition module, controls the operation of electrical equipment in the home, and effectively improves the operability of the system.

【技术实现步骤摘要】
面向智能家居场景的手势识别控制系统
本技术属于智能识别
，具体涉及一种面向智能家居场景的手势识别控制系统。
技术介绍
手势识别是指在图像中获取人物的手势图像，从手势图像中提取特征，通过对识别提取的特征获取手势的含义。在家居场景下可以通过识别用户手势，达到控制家居电气设备的效果。用户使用简单的手势就能控制电视、空调、灯光等设备的运行。据申请人了解，当今市场上，具有手势识别功能的智能家居设备较为少见，大多手势识别产品只能识别肢体动作，无法对手势进行识别，且识别效果并不理想，同时，这些产品过于依赖联网云端服务器，在没有网络的情况下无法进行工作，无法对多种电气设备进行有效控制。
技术实现思路
本技术所要解决的技术问题是，克服现有技术的缺点，提供一种面向智能家居场景的手势识别控制系统，利用手势识别模块智识别用户的手势，控制家居内的电气设备运行，有效提高了系统的可操作性。为了解决以上技术问题，本技术提供一种面向智能家居场景的手势识别控制系统，包括视频采集模块、手势识别模块、设备控制模块和功能设定模块；视频采集模块的输入端连接位于家具设备上的监控拍摄设备，视频采集模块通过监控拍摄设备获取图像，其输出端连接手势识别模块的输入端；手势识别模块识别图像中的手势，手势识别模块的输出端连接设备控制模块，设备控制模块的控制端连接家具设备，设备控制模块根据识别的手势控制家具设备，设备控制模块通过局域网连接功能设定模块；功能设定模块内设有手势与家具设备控制对应关系数据库；视频采集模块嵌于监控拍摄设备内，手势识别模块嵌于服务器设备内，设备控制模块与功能设定模块嵌于家具设备内。本技术进一步限定的技术方案是：手势识别模块包括手势图像提取单元、手势特征提取单元和手势模型训练单元，手势图像提取单元从视频采集模块获取的图像中提取出手势图像，并将手势图像传输到手势特征提取单元；手势特征提取单元分割手势图像，提取出其中的手势特征，手势模型训练单元根据手势特征进行训练获取手势识别模型。进一步的，服务器设备为树莓派服务器设备。进一步的，局域网可通过无线路由或蓝牙组建。进一步的，功能设定模块建立手势与家具设备控制对应关系的指令，并将指令通过局域网发送给设备控制模块。本技术的有益效果是：本系统能通过识别手势对家具设备进行智能控制，同时，手势识别模块中的训练模型可以保证本系统在没有网络的情况下仍能进行工作；系统中采用树莓派服务器设备，既符合跨平台性，也降低了组建智能家居的成本。附图说明图1为本技术的系统结构框图。具体实施方式实施例1请参阅图1，本实施例提供的一种面向智能家居场景的手势识别控制系统，包括视频采集模块、手势识别模块、设备控制模块和功能设定模块；视频采集模块的输入端连接位于家具设备上的监控拍摄设备，视频采集模块通过监控拍摄设备获取图像，其输出端连接手势识别模块的输入端；手势识别模块识别图像中的手势，手势识别模块的输出端连接设备控制模块，设备控制模块的控制端连接家具设备，设备控制模块根据识别的手势控制家具设备，设备控制模块通过局域网连接功能设定模块；功能设定模块内设有手势与家具设备控制对应关系数据库；视频采集模块嵌于监控拍摄设备内，手势识别模块嵌于服务器设备内，设备控制模块与功能设定模块嵌于家具设备内。视频采集模块：该模块是用于获取家居监控拍摄设备所拍摄的视频，从理论上讲，本模块可以实现获取任意摄像头所拍摄的视频。视频采集模块通过把采集到的视频传输给位于服务器端的手势识别模块，用于对当前图像进行识别。所以视频采集模块实现了对家居监控拍摄设备的统一视频采集与获取。手势识别模块：包括了搭载安装在服务器上的手势识别模型，通过对视频采集模块传输的图像进行预处理操作和识别操作，识别图像中的手势含义，并把手势信息传递给设备控制模块，用于控制家居内的电气设备。功能设定模块：用于设定手势与设备之间的对应关系，通过局域网与设备控制模块连接。局域网可以由无线路由气或蓝牙构建。用户可以通过局域网把手势与设备之间的对应关系指令发送到设备控制模块。设备控制模块：用于控制家居内电气设备的运行。其接收手势识别模块所传递的手势指令，并接收功能设定模块通过局域网所发送的手势与设备对应关系指令手势识别模块包括手势图像提取单元、手势特征提取单元和手势模型训练单元，手势图像提取单元从视频采集模块获取的图像中提取出手势图像，并将手势图像传输到手势特征提取单元；手势特征提取单元分割手势图像，提取出其中的手势特征，手势模型训练单元根据手势特征进行训练获取手势识别模型。手势图像提取单元：用于对图像中的手势进行提取，减小背景对识别准确性的影响。其中包含了图像预处理和手势分割两个操作，预处理为使用Gamma校正法对图像进行归一化，并进行高斯滤波处理，其中Gamma校正就是对图像的Gamma曲线进行编辑，以对图像进行非线性色调编辑的方法，检出图像信号中的深色部分和浅色部分，并使两者比例增大，从而提高图像对比度效果，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；高斯滤波主要消除噪声对识别的影响。把预处理后的图像从RGB空间转化到HSV颜色空间，其中HSV(Hue,Saturation,Value)是颜色的直观特性，这个模型中颜色的参数分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。对每个像素与阈值进行比较，并用矩形进行拟合；手肤色的HSV值在区间为[95:135,30:255,45:255]，如果图像中像素的HSV值属于这个区间，则该像素值置为255，否则置为0，则可得到掩码图。在原图上截取掩码图对应部分，即为手势图像。手势特征提取单元：用于对手势图像进行特征提取，用于训练手势模型。把手势图像分割成9个单元；对图像中每个像素点计算其LBP值，并对每一个单元的LBP值进行归一化，其中LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。；使用直方图统计每个单元的LBP值，并串联成一个直方图，即手势图像的LBP特征直方图。手势模型训练单元：用于对提取的手势特征进行训练，得到手势识别模型。准备训练样本集合；包括正样本集（各种手势样本）和负样本集；训练样本应该是无限多的，而且训练样本应该覆盖实际应用过程中可能发生的各种情况。需要手动裁剪样本，使样本尺寸保持一致。提取所有正、负样本的LBP特征；将正负样本的LBP特征，正负样本的标签，都输入到SVM中进行训练；其中使用SVM中的径向基(RadialBasisFunction简称RBF)核函数训练手势模型。服务器设备为树莓派服务器设备。局域网可通过无线路由或蓝牙组建。功能设定模块建立手势与家具设备控制对应关系的指令，并将指令通过局域网发送给设备控制模块。视频采集模块嵌入在海康威视DS-2AF1-714摄像头中，手势识别模块嵌入在树莓派raspberry3b中，设备控制模块主要包括电灯、空调、窗帘等家居设备，功能设定模块嵌入在具有安卓系统的智能手机中。除上述实施例外，本技术还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本技术要求的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.面向智能家居场景的手势识别控制系统，其特征在于，包括视频采集模块、手势识别模块、设备控制模块和功能设定模块；所述视频采集模块的输入端连接位于家具设备上的监控拍摄设备，所述视频采集模块通过监控拍摄设备获取图像，其输出端连接所述手势识别模块的输入端；所述手势识别模块识别图像中的手势，所述手势识别模块的输出端连接所述设备控制模块，所述设备控制模块的控制端连接家具设备，所述设备控制模块根据识别的手势控制家具设备，所述设备控制模块通过局域网连接所述功能设定模块；所述功能设定模块内设有手势与家具设备控制对应关系数据库；所述视频采集模块嵌于监控拍摄设备内，所述手势识别模块嵌于服务器设备内，所述设备控制模块与所述功能设定模块嵌于家具设备内。

【技术特征摘要】
1.面向智能家居场景的手势识别控制系统，其特征在于，包括视频采集模块、手势识别模块、设备控制模块和功能设定模块；所述视频采集模块的输入端连接位于家具设备上的监控拍摄设备，所述视频采集模块通过监控拍摄设备获取图像，其输出端连接所述手势识别模块的输入端；所述手势识别模块识别图像中的手势，所述手势识别模块的输出端连接所述设备控制模块，所述设备控制模块的控制端连接家具设备，所述设备控制模块根据识别的手势控制家具设备，所述设备控制...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晖，张迪，高财政，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：新型
国别省市：江苏,32