[发明专利]一种基于Kinect的铁路手信号识别方法

权利要求书

1.一种基于Kinect的铁路手信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 

步骤一：通过Kinect获取人体骨骼数据序列，并从中提取手、肘、肩、头、躯干在Kinect坐标系中的坐标，提取方法为直接提取；

步骤二：利用步骤一中得到的Kinect坐标系下手、肘、肩坐标计算手臂的状态，判断当前手臂状态是否满足铁路手信号状态要求；

步骤三：识别手中信号旗的颜色；

步骤四：利用手臂的位置（与身体的夹角）分阶段进行铁路手信号的识别；

步骤五：铁路手信号判断正确后，根据铁路手信号的类型，转换为相应的控制列车的命令，发送给三维虚拟场景；

步骤六：三维虚拟场景解析相应的指令，控制列车的出发、停止、或者减速等。

2.根据权利要求1所述的基于Kinect的铁路手信号识别方法，其特征在于：所述的步骤三中，信号旗包括红、黄、绿三种颜色，识别手中信号旗的颜色包括以下步骤： 

步骤2.1，通过Kinect获取在Kinect 骨骼跟踪坐标系下手的坐标；

步骤2.2，利用Kinect SDK提供的API将手的坐标从骨骼坐标系下转换到深度图像坐标系，将与手的深度坐标在一定阈值范围内的区域保留，分割出手的区域；

步骤2.3，将分割出的区域从深度图像坐标系转换到彩色图像坐标系下，根据相应区域的RGB值来判断颜色。

3.根据权利要求1所述的基于Kinect的铁路手信号识别方法，其特征在于：所诉的步骤四中，铁路手信号所使用的手势包括静态手势和动态手势，这些手势均可以用手臂和身体的相对关系来描述；对于静态手势的识别，判断在连续几帧数据中，手臂保持同一种状态；对于动态手势的识别，判断连续的几帧数据是否满足特定的条件约束，此过程分阶段进行判断，将一个复杂的连续动作分解为不同的阶段进行判断。

4.根据权利要求1所述的基于Kinect的铁路手信号识别方法，其特征在于：所述的步骤五中，若判断符合某个铁路手信号，则输出相应手信号对应的控制命令。

5.根据权利要求1所述的基于Kinect的铁路手信号识别方法，其特征在于：所述的步骤六中，三维虚拟场景中包含命令解析和控制模块，用于解析命令和控制列车的运行。