一种用于控制空调的手势校验方法及装置与流程

本发明涉及智能空调技术领域，更为具体来说，本发明是一种用于控制空调的手势校验方法及装置。

背景技术：

现有的基于手势识别控制空调的方案中，仅仅依赖对手势操作序列的识别分析，往往没有将家庭使用环境考虑在内。由于家居环境的复杂性，有可能会由于装饰物、工艺品等导致误识别、误触发，比如，一些静态的壁画、相片、手套等容易引起手势识别误触发，从而导致空调的误动作，不仅影响了用户的使用体验，而且，误触发空调会浪费能源、影响空调的使用寿命。

因此，如何能够避免手势识别误触发、避免空调误操作、提高手势识别的可靠性和真实性，成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题和研究的重点。

技术实现要素：

为解决由于家居环境的复杂性而带来的现有手势识别误触发、空调误操作等问题，本发明公开了一种用于控制空调的手势校验方法及装置，对识别到的手势进行校验，进而判断手势识别有效或无效的结论，极大程度地避免了手势识别误触发、空调误操作等问题。

为实现上述技术目的，本发明公开了一种用于控制空调的手势校验方法，该校验方法包括如下步骤：

步骤1，采集空调前区域的图像；

步骤2，识别出图像中的手势及手势在图像中的位置；

步骤3，判断所述位置是否在过滤区域内，如果是，则执行步骤4；

步骤4，本次手势识别无效。

本发明创新地采用过滤区域的方式滤掉虚假的手势识别，提高了手势识别的准确率和精度，全面、彻底地解决由于复杂家居环境而造成的误识别问题。

进一步地，通过如下方式建立过滤区域：

步骤31，采集空调前区域的第一图像；

步骤32，识别出第一图像中的第一手势及第一手势在第一图像中的第一位置；

步骤33，每隔第一时间段进行一次采集、识别新手势，如果在第一位置出现新手势的次数超过预设次数，则将第一位置加入过滤区域。

本发明建立过滤区域的方式较容易实现，通过一定次数的学习、训练即可，并且该方式具有实时性和准确性的特点，为本发明的手势校验提供了基础。

进一步地，由于实际采集时，两次采集的图片往往会存在误差，为了解决该实际问题，本发明步骤33中，每隔第一时间段识别出的新手势与第一手势之间的距离小于预设长度时，则说明新手势出现在第一位置，从而避免误差而影响手势在第一位置出现次数的判断。

进一步地，步骤33中，如果在第二时间段内第一位置出现手势的次数超过预设次数，则将第一位置加入过滤区域。

进一步地，步骤33中，第一位置在过滤区域的有效期为第三时间段，将第一位置加入过滤区域后，经过第三时间段，将第一位置从过滤区域中删除。

进一步地，步骤33中，每隔第四时间段清空过滤区域。

由于家居环境可能会变化，比如将一面墙上的画挂到另一面墙上，此时过滤区域中的某个位置将失效，上述提供了两种清除过期的过滤位置的方法，定期自动清理，或者，生成过滤位置后自动定时、制定生效周期。

本发明还公开了一种利用上述的用于控制空调的手势校验方法进行手势校验的装置，该校验装置包括依次连接的采集模块、识别模块、判断模块；

采集模块，采集空调前区域的图像；

识别模块，识别出图像中的手势及手势在图像中的位置；

判断模块，判断所述位置是否在过滤区域内，如果是，则本次手势识别无效。

本发明创新地采用过滤区域的方式滤掉虚假的手势识别，提高手势识别的准确率和精度，全面、彻底地解决由于复杂家居环境而造成的误识别现象。

进一步地，由于实际采集时，两次采集的图片往往会存在误差，为了解决该问题，该校验装置还包括计算模块，用于计算每隔第一时间段识别出的新手势与第一手势之间的距离，新手势与第一手势之间的距离小于预设长度时，则说明新手势出现在第一位置，从而避免误差而影响手势在第一位置出现次数的判断。

进一步地，采集单元为摄像头或摄像头和深度传感器的组合。

进一步地，该校验装置还包括存储模块，存储模块用于存储图像。

本发明的有益效果为：本发明提供了一种错误手势的过滤方式，通过建立过滤区域的方式达到快速消除错误手势的技术目的，以解决由于家居环境的复杂性而带来的现有手势识别误触发、空调误操作等问题，使表达用户真实意图的手势或手势序列得以识别，提高手势识别的可靠性和准确性。

附图说明

图1为用于控制空调的手势校验方法流程示意图。

图2为建立过滤区域的方法流程示意图。

图3为用于控制空调的手势校验装置组成示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的用于控制空调的手势校验方法进行详细的解释和说明。

实施例一：

如图1、2、3所示，本发明公开了一种用于控制空调的手势校验方法，该校验方法包括如下步骤：

步骤1，采集空调前区域的图像；本发明的“空调前区域”可理解为常用的手势控制空调的任何地点，比如，正对空调的位置，用户一般处于“空调前区域”来控制空调。

步骤2，识别出图像中的手势及手势在图像中的位置；本发明提前对设定的手势图像进行大量样本的采集、机器学习后得到分类器模型。通过用此分类器模型对实时图片的扫描和计算，得到图片中符合设定手势的位置和大小。提前设定的手势为以下的一种或几种：①五指张开，正对摄像头的手掌；②伸出几个指头，正对摄像头的各种手势；③拳心或者指节正对摄像头的拳头；对于手势或手势序列的识别，根据前面几秒中所有图片的手势类别、位置的输出结果，来判断属于哪种预设的手势序列，最后控制空调实行相应的操作。预设的手势序列为以下的一种或几种：A)手掌停留序列：手势①持续2-3秒；B)伸掌握拳序列：手势①持续几张图后，出现手势③几张图；C)单独手势序列：手势②持续2-3秒。上述手势序列相应的空调操作为以下的一种或几种：I.开关机：检测到手势序列A或者B后，开机状态便关机，关机状态便开机；II.调节温度：检测到手势序列A或者B后进入温度调节状态，然后再检测到手势序列C后根据手势类别调节到相应的温度；III.调节模式：检测到手势序列A或者B后进入模式调节状态，然后再检测到手势序列C后根据手势类别调节到相应的模式；IV.定向送风：检测到手势序列A或者B后进入定向送风状态，执行以下两种的一种：1)第一次对着手势位置吹，第二次返回前状态，反复循环；2)第一次对着第一次的操作手势位置吹，第二次对着第二次操作手势位置吹，反复对着操作的手势位置变换；V.送风喜好：检测到手势序列A或者B后，切换送风喜好。如果当前是跟随送风模式则切换到躲避送风模式，如果当前是躲避送风模式则切换到追随送风模式。其中追随送风模式是检测到人体位置后对着某个人吹或一群人间扫风的模式，躲避送风模式是检测到人体位置后躲开人的位置送风的模式。

步骤3，判断步骤2图像中手势的位置是否在过滤区域内，如果是，则执行步骤4；

步骤4，本次手势识别无效。

如果在某个位置连续多次检测手势，则把这个位置添加到手势过滤区域，这个过滤区域的手势将被无效，具体来说，如图2所示，本发明通过如下方式建立过滤区域：

步骤31，采集空调前区域的第一图像；

步骤32，识别出第一图像中的第一手势及第一手势在第一图像中的第一位置；

步骤33，每隔第一时间段进行一次采集、识别新手势，反复进行采集、识别工作，如果在第一位置出现新手势的次数超过预设次数，则将第一位置加入过滤区域；预设次数可根据需要进行合理的设定，比如5至10次。更为具体地，如果在第二时间段内第一位置出现手势的次数超过预设次数，则将第一位置加入过滤区域。上述方法要求连续若干第二时间段内都检测到相同位置的手势序列，实际应用中可能会失效，为解决这个问题，可以将第二时间段值设置成一个较小的值，如几分钟，如果多次检测到同一个位置的手势，则把该位置加入到手势过滤区域

对于上述步骤31、32、33，更为具体来说，本发明可通过如下的实施方式建立手势过滤区域：手势过滤区域建立：当识别到手势序列后，进一步检查手势的位置P1是否在手势过滤区域里面，则本次手势有效，同时启动定时器T＝0；在时间T＝T1内，如果再次检测到这个位置P1的手势序列，则本次手势依然有效，但同时创建这个位置的手势检测计数器C1，设定计数值为C1＝2。从T＝T1起，如果每隔T1时间就检测到相同位置P1有手势识别，则P1的手势检测计数器C1自动加1。当手势检测计数器C1的值大于某个设定值C0时，把位置P1加入到手势过滤区域，反复执行上述步骤，可通过多个位置P1建立起一个手势过滤区域。上述方法要求连续若干T1时间都检测到相同位置的手势序列，实际应用中可能会失效。作为进一步改进，可以要求在某个较短的时间间隔T0内，如果多次检测到同一个位置P2的手势，则把位置P2加入到手势过滤区域。

步骤33中，在实际应用时，图像识别方法对同一个位置的手势序列的多次检测存在一定的不一致性，会有小偏差，本发明通过如下方式克服偏差问题：每隔第一时间段识别出的新手势与第一手势之间的距离小于预设长度时，则说明新手势出现在第一位置；更为具体来说，手势位置的比较采用距离比较，当两个手势位置的距离小于某个预设长度D时；则认为这两个手势的位置是相同的，其中，D的值可根据实际需要进行合理的选取，比如，D小于5厘米。

步骤33中，手势过滤区域建立后，需要不定时删除一些已不需过滤的位置，例如挂画已经换了，相片放在其他地方。这个操作可以有两种方案。第一种方案，计算单元定时，比如如每隔1个月清空手势过滤区域。本发明通过如下方式解决上述问题：第一位置在过滤区域的有效期为第三时间段，将第一位置加入过滤区域后，经过第三时间段，将第一位置从过滤区域中删除，第三时间段的长度可根据需要设定。另外，本发明也可以通过另一个方式解决上述问题：手势过滤区域的所有位置设定一个有效期，超过有效期的位置被自动从手势过滤区域删除，本发明的有效期设定为第四时间段，每隔第四时间段清空过滤区域。

本发明传输控制命令的方式可包括多种：(1)通过串口和空调相连传输控制命令控制空调的运行参数，包括但不限于设定温度、送风角度、风速、开关机、模式等；(2)通过红外线传输控制命令控制空调的运行参数，包括但不限于设定温度、送风角度、风速、开关机、模式等；(3)通过WiFi传输控制命令控制空调的运行参数，包括但不限于设定温度、送风角度、风速、开关机、模式等；(4)通过ZigBee传输控制命令控制空调的运行参数，包括但不限于设定温度、送风角度、风速、开关机、模式等。

本发明还公开了一种用于控制空调的手势校验方法进行手势校验的装置，其特征在于，该校验装置包括依次连接的采集模块、识别模块、判断模块；

采集模块，采集空调前区域的图像；采集模块为摄像头或摄像头和深度传感器的组合。

采集单元为摄像头或摄像头和深度传感器的组合。本实施例中，采集模块为单摄像头：只有一个摄像头，采集高清图像信息。(1)本发明用基于深度学习的神经网络模型来进行图像分析，找出人体或人脸的位置和姿势、手势的位置和姿势等信息；(2)普通多帧的权重组合或算法递归神经网络算法多帧结果统计，得到准确的信息；(3)映射回现实的三维空间，得到人体或人脸的位置和姿势、手势的位置和姿势等信息；距离大小用目标成像大小来估测。

识别模块，识别出图像中的手势及手势在图像中的位置；

判断模块，判断位置是否在过滤区域内，如果是，则本次手势识别无效。

该校验装置还包括计算模块，用于计算每隔第一时间段识别出的新手势与第一手势之间的距离。

该校验装置还包括存储模块，存储模块用于存储图像。存储模块用于存储图像。本实施例中，存储模块可以为存储空间小于2G的单元来存储系统，也可以同时存储极少量视频或图片，并有一个拓展口支持插卡存储视频；存储模块也可以为空间大于2G的单元来存储系统、图片和视频，并有一个支持插卡的拓展口来让用户根据需求拓展或不拓展存储量。

实施例二：

本实施例与实施例一基本相同，其区别在于：本实施例的采集模块为双摄像头：一个黑白摄像头、一个彩色摄像头，采集多份高清图像信息。(1)黑白摄像头采集轮廓，彩色摄像头采集色度，合成一张不受背光和弱光影响的图像；(2)用基于深度学习的神经网络模型来进行图像分析，找出人体或人脸的位置、姿势等，和手势的位置、姿势等信息；(3)普通多帧的权重组合或算法递归神经网络算法多帧结果统计，得到准确的信息；(4)映射回现实的三维空间，得到人体或人脸的位置和姿势、手势的位置和姿势等信息；距离大小用目标成像大小来估测。

实施例三：

本实施例与实施例一基本相同，其区别在于：本实施例的采集模块为双摄像头：两个彩色摄像头，采集两份不同角度的高清图像信息。(1)先进行像素点匹配，然后通过一个像素点在两张图像中的位置和两个摄像头的距离等信息来判断各像素点的实际距离；(2)根据所有像素点的实际距离和以前时间段的距离信息分割移动物体和背景，并跟踪移动物体；(3)用基于深度学习的神经网络模型或基于特征的支持向量机等其他简单模型来对未识别的移动物体进行图像分析，找出人体或人脸的位置和姿势、手势的位置和姿势等信息；4)映射回现实的三维空间，得到人体或人脸的位置和姿势、手势的位置和姿势等信息，距离大小用目标大小估测。

实施例四：

本实施例与实施例一基本相同，其区别在于：本实施例的采集模块为像头与测距传感器组的组合：一个摄像头采集色度图像信息，一个或一组传感器采集深度、距离、温度信息中的至少一种。(1)根据所有像素点的实际距离和以前时间段的距离信息分割移动物体和背景，并跟踪移动物体；(2)用基于深度学习的神经网络模型或基于特征的支持向量机等其他简单模型来对未识别的移动物体进行图像分析，找出人体或人脸的位置和姿势、手势的位置和姿势等信息；(3)映射回现实的三维空间，得到人体或人脸的位置和姿势、手势的位置和姿势等信息；距离大小用目标大小估测。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量，除非另有明确具体的限定。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明实质内容上所作的任何修改、等同替换和简单改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。