终端设备的手势识别控制方法、装置、终端设备及介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113918019A(43)申请公布日2022.01.11(21)申请号202111214614.6(22)申请日2021.10.19(71)申请人亿慧云智能科技（深圳）股份有限公司地址518000广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南九道61号卫星大厦1311(72)发明人谢俊(74)专利代理机构广东众赢专利代理事务所(普通合伙)44423代理人樊宝忠(51)Int.Cl.G06F3/01(2006.01)G06K9/00(2022.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书2页说明书9页附图3页(54)发明名称终端设备的手势识别控制方法、装置、终端设备及介质(57)摘要本发明涉及手势识别技术领域，特别是涉及终端设备的手势识别控制方法、装置、终端设备及介质。其中，方法包括：通过雷达阵列捕捉雷达探测信号经目标手部反射后形成的雷达回波信号；对雷达回波信号进行预处理，以获取有效的手势二维信息及所述手势二维信息对应的手势类型；根据手势类型的手势特征识别所需的算力，匹配相应的手势识别算法对手势二维信息进行手势特征识别；根据识别出的手势特征控制终端设备执行相应的控制指令。本申请通过设置雷达阵列多视角多尺度获取目标手部的手势信息，以及根据实际的手势信息的复杂度匹配相应的手势识别算法，能够提高手势识别的识别速度和准确率，从而提高终端设备的手势识别控制的响应速度和准确性。CN113918019ACN113918019A权利要求书1/2页1.一种终端设备的手势识别控制方法，其特征在于，包括：通过终端设备内置的雷达阵列向目标手部发射雷达探测信号，并捕捉所述雷达探测信号经目标手部反射后形成的雷达回波信号；其中，所述雷达阵列由多个相互垂直的收发器传感器构成；对所述雷达回波信号进行预处理，以获取有效的手势二维信息及所述手势二维信息对应的手势类型，其中所述手势类型包括二维手势、平面手势和立体手势；根据所述手势类型的手势特征识别所需的算力，匹配相应的手势识别算法对所述手势二维信息进行手势特征识别；触发预设映射关系中所识别出的手势特征对应的控制指令，使所述终端设备执行所述控制指令。2.如权利要求1所述的终端设备的手势识别控制方法，其特征在于，所述雷达阵列由三个相互垂直的多普勒连续波微型收发器传感器构成。3.如权利要求1或2所述的终端设备的手势识别控制方法，其特征在于，所述雷达阵列设置于微型电动万向轴的活动端，并电连接所述终端设备的控制主板。4.如权利要求3所述的终端设备的手势识别控制方法，其特征在于，还包括：根据预设手势识别条件，促使所述微型电动万向轴调整所述雷达阵列的朝向目标手部，并促使所述雷达阵列发射雷达探测信号；其中，所述预设手势识别条件包括：人工通过操作所述终端设备或者关联设备主动唤醒所述终端设备的手势识别功能，和探测器探测到所述终端设备能够启动手势识别功能的区域出现人时自动唤醒所述终端设备的手势识别功能。5.如权利要求4所述的终端设备的手势识别控制方法，其特征在于，所述探测器为所述终端设备的内部探测器，或与所述终端设备关联的外部探测器，所述探测器为红外传感器。6.如权利要求1所述的终端设备的手势识别控制方法，其特征在于，所述手势类型是根据手势的形状特征和/或运动轨迹判断所得，手势的形状特征和/或运动轨迹通过对所述手势二维信息进行手势分析获取；其中，所述手势分析的方法包括：边缘轮廓提取法、质心手指多特征结合法以及指关节式跟踪法。7.如权利要求1所述的终端设备的手势识别控制方法，其特征在于，所述手势识别算法包括：基于模板匹配的手势识别算法：动态时间规整；基于统计学习的手势识别算法：支持向量机、K近邻算法、隐马尔可夫模型；基于深度学习的手势识别算法：卷积神经网络、循环神经网络。8.一种终端设备的手势识别控制装置，其特征在于，包括：探测模块，用于通过终端设备内置的雷达阵列向目标手部发射雷达探测信号，并捕捉所述雷达探测信号经目标手部反射后形成的雷达回波信号；其中，所述雷达阵列由多个相互垂直的收发器传感器构成；预处理模块，用于对所述雷达回波信号进行预处理，以获取有效的手势二维信息及所述手势二维信息对应的手势类型，其中所述手势类型包括二维手势、平面手势和立体手势；识别模块，用于根据所述手势类型的手势特征识别所需的算力，匹配相应的手势识别2CN113918019A权利要求书2/2页算法对所述手势二维信息进行手势特征识别；控制模块，用于触发预设映射关系中所识别出的手势特征对应的控制指令，使所述终端设备执行所述控制指令。9.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所