目标检测方法、体感交互设备以及存储介质技术

公开了一种目标检测方法，应用于体感互动设备，所述方法包括，获取待检测区域的初始图像；其中，所述初始图像来源于所述体感互动设备采集的当前一帧图像；将所述初始图像进行预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的预处理图像；将对应所述预处理图像的图像信号按行、列进行压缩采样处理，以获得压缩量测值；根据所述压缩量测值，进行待检测目标的检测运算，获得所述待检测目标的坐标位置。通过对图像信号分别按行、列进行压缩采样处理的方式降低数据量，降低数据量减少了需要处理的数据，从而减少运算量，避免复杂的迭代运算。本发明专利技术还提供一种体感交互设备以及存储介质。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、体感交互设备以及存储介质
本专利技术涉及图像处理技术，尤其涉及一种目标检测方法、体感交互设备以及存储介质。
技术介绍
随着科学技术与经济水平的不断发展，人们对文化生活的追求越来越高，为满足人们多元化的娱乐需求，体感游戏慢慢发展起来了。体感游戏是通过肢体动作变化对电子游戏进行操作，将运动与娱乐相结合，满足人们的娱乐需求。现有体感游戏，均由捕捉、跟踪、识别人体的动作，获取人体图像进行深度分析可以实现对人体动作的准确识别，从而利用识别的手势对电子游戏进行操作，完成体感游戏的功能。但现如今，因为对游戏体验的追求，游戏的画面的数据量越来越大，在捕捉人体的动作，并识别人体的动作的过程，需要的计算量更大，需要特定的主机才能对动作有精确的分析，这大大限制而来体感游戏的传播。传统的体感互动的处理方法，是将获取的图像压缩处理为压缩量测信号，再将压缩感知信号恢复成原始信号，但该过程需要进行复杂的迭代计算，运算过程复杂且计算量大，非常耗费时间。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种目标检测方法、体感交互设备以及存储介质，可以降低运算量，提高系统运行速度，实现系统的实时运行。为实现上述目的，本专利技术提供了一种目标检测方法，应用于体感互动设备，所述方法包括，获取待检测区域的初始图像；其中，所述初始图像来源于所述体感互动设备采集的当前一帧图像；将所述初始图像进行预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的预处理图像；将对应所述预处理图像的图像信号按行、列进行压缩采样处理，以获得压缩量测值；根据所述压缩量测值，进行待检测目标的检测运算，获得所述待检测目标的坐标位置。进一步地，所述初始图像中包括有预设颜色值的待测像素点，所述“将所述初始图像进行预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的预处理图像”步骤包括：判断所述初始图像的像素点的预设颜色值是否满足预设条件；若所述初始图像中的像素点的预设颜色值满足所述预设条件，则将满足所述预设条件的像素点进行第一预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的第一预处理像素点；若所述初始图像中的像素点的预设颜色值不满足所述预设条件，则将不满足所述预设条件的像素点进行第二预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的第二预处理像素点；将第一预处理像素点或第二预处理像素点按分别按行、列展开成第一列向量以及第二列向量。进一步地，所述“将对应所述预处理图像的图像信号按行、列进行压缩采样处理，以获得压缩量测值”步骤包括：根据所述初始图像的像素点的行列数及伪随机序列，构建第一观测矩阵和第二观测矩阵；根据所述第一观测矩阵、第二观测矩阵、第一列向量以及第二列向量，对所述初始图像进行行、列压缩采样，以计算出第一行压缩测量值和第一列压缩测量值。进一步地，根据第一公式计算出第一行压缩测量值和第一列压缩测量值，所述第一公式为：其中，M为所述初始图像的像素点的行数，N为所述初始图像的像素点的列数，为第一列向量，为第二列向量，为第一观测矩阵为第二观测矩阵，ycross为第一行压缩量测值与；ylength为第一列压缩量测值。进一步地，所述“根据所述压缩量测值，进行待检测目标的检测运算，获得所述待检测目标的坐标位置”步骤包括：根据所述第一行压缩量测值、第一列压缩量测值，计算所述待检测区域中待检测目标的粗略中心位置；根据所述粗略中心位置坐标，计算所述待检测目标的坐标位置；其中，所述坐标位置位于所述粗略中心位置坐标的范围内。进一步地，所述“根据所述第一行压缩量测值、第一列压缩量测值，计算所述待检测区域中待检测目标的粗略中心位置”，具体包括：将所述待检测区域进行划分，构建若干第一区域；计算各个所述第一区域的中心位置坐标；根据各个所述中心位置坐标，构建第一区域表达式；根据所述第一区域表达式，分别计算出各个所述第一区域的第二行压缩量测和第二列压缩量测；第一行压缩量测分别与各个所述第一区域的所述第二行压缩量测进行内积计算获得各个所述第一区域的第一内积值，第一列压缩量测与各个所述第一区域的第二列压缩量测进行内积计算获得各个所述第一区域的第二内积值；根据各个所述第一区域的所述第一内积值与第二内积值进行各区域权重计算；根据各区域权重计算得目标的粗略中心位置坐标。进一步地，所述“根据所述粗略中心位置坐标，计算所述待检测目标的坐标位置”步骤包括：根据所述粗略中心位置坐标，以所述粗略中心位置坐标构建多个第二区域，根据构建的所述粗略中心位置，并构建第二区域表达式；根据所述第二区域表达式，计算出各个所述第二区域的第三行压缩量测和第三列压缩量测；第一行压缩量测分别与各个所述第二区域的所述第三行压缩量测进行内积计算获得第三内积值，第一列压缩量测分别与各个所述第二区域的第三列压缩量测进行内积计算获得第四内积值；根据各个所述第二区域的所述第三内积值与第四内积值进行各区域权重计算；根据各区域权重计算得到目标的坐标位置。进一步地，将所述待检测区域进行划分，构建若干第一区域，具体包括：3×3个所述第一区域。本专利技术还提供一种体感交互设备，所述体感交互设备包括处理器、存储器以及存储在存储器中的计算机程序，所述计算机程序被配置成由处理器执行，处理器执行所述计算机程序程序是实现上述任意一项目标检测方法。本专利技术还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器处理时实现上述任意一项目标检测方法。本专利技术有益效果在于，将预处理图像的图像信息进行行、列压缩采样处理，得到行、列压缩量测信号，压缩率极高，避免了压缩量测信号重构过程中的复杂计算，极大的减小了运算量。行、列分离的采样方式和两次内积求权值的检测方法，大大提高了目标检测的精度。附图说明图1为本专利技术的一实施例的目标检测方法的流程示意图；图2为图1中的步骤S103的流程示意图；图3为图1中的步骤S105的流程示意图；图4为图1中的步骤S107的流程示意图；图5为图4中步骤S401的流程示意图；图6为检测区域图像划分示意图；图7为图4中步骤S402的流程示意图；图8为本专利技术的一实施例的体感交互设备的示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标检测方法，应用于体感互动设备，其特征在于，所述方法包括，获取待检测区域的初始图像；其中，所述初始图像来源于所述体感互动设备采集的当前一帧图像；将所述初始图像进行预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的预处理图像；将对应所述预处理图像的图像信号按行、列进行压缩采样处理，以获得压缩量测值；根据所述压缩量测值，进行待检测目标的检测运算，获得所述待检测目标的坐标位置。

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，应用于体感互动设备，其特征在于，所述方法包括，获取待检测区域的初始图像；其中，所述初始图像来源于所述体感互动设备采集的当前一帧图像；将所述初始图像进行预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的预处理图像；将对应所述预处理图像的图像信号按行、列进行压缩采样处理，以获得压缩量测值；根据所述压缩量测值，进行待检测目标的检测运算，获得所述待检测目标的坐标位置。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述初始图像中包括有预设颜色值的待测像素点，所述“将所述初始图像进行预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的预处理图像”步骤包括：判断所述初始图像的像素点的预设颜色值是否满足预设条件；若所述初始图像中的像素点的预设颜色值满足所述预设条件，则将满足所述预设条件的像素点进行第一预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的第一预处理像素点；若所述初始图像中的像素点的预设颜色值不满足所述预设条件，则将不满足所述预设条件的像素点进行第二预处理，以转化为所述体感交互设备能够识别的第二预处理像素点；将第一预处理像素点或第二预处理像素点按分别按行、列展开成第一列向量以及第二列向量。3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述“将对应所述预处理图像的图像信号按行、列进行压缩采样处理，以获得压缩量测值”步骤包括：根据所述初始图像的像素点的行列数及伪随机序列，构建第一观测矩阵和第二观测矩阵；根据所述第一观测矩阵、第二观测矩阵、第一列向量以及第二列向量，对所述预处理图像的图像信号进行行、列压缩采样，以计算出第一行压缩测量值和第一列压缩测量值。4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，根据第一公式计算出第一行压缩测量值和第一列压缩测量值，所述第一公式为：其中，M为所述初始图像的像素点的行数，N为所述初始图像的像素点的列数，为第一列向量，为第二列向量，为第一观测矩阵为第二观测矩阵，ycross为第一行压缩量测值与；ylength为第一列压缩量测值。5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述“根据所述压缩量测值，进行待检测目标的检测运算，获得所述待检测目标的坐标位置”步骤包括：根据所述第一行压缩量测值、第一列压缩量测值，计算所述待检...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄建军，刘显，梁运恺，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44