[发明专利]一种基于人体体态图像的设备控制方法及装置

说明书

本发明提供一种基于人体体态图像的设备控制方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：采集操控人员的体态图像；对所述体态图像进行处理得到操控人员骨架端点坐标，所述骨架端点包括躯干上端点、躯干下端点、左上臂下端点、左下臂下端点、右上臂下端点、右下臂下端点、左腿下端点和右腿下端点；根据所述操控人员骨架端点坐标计算肢体关联角度，所述肢体关联角度包括左上臂与躯干角度、左上臂与左下臂角度、右上臂与躯干角度、右上臂与右下臂角度、左腿与躯干角度和右腿与躯干角度；依据预定规则，将上述各个肢体关联角度转换为控制命令，根据所述控制命令对被控设备进行控制。与现有方法相比，本发明提高了控制命令的识别效率。

技术领域

本发明涉及一种基于人体体态图像的设备控制方法及装置，属于图像处理技术领域。

背景技术

在依靠人员实时指挥的作业场景中，将操控人员的身体姿态特征作为设备控制命令，设备操作人员通过观察操控人员的姿态信号进行设备控制，实现现场作业。这种场景下，设备控制严重依靠人的视觉，很容易受到作业环境及作业场景的限制，尤其是在超视觉环境下，设备控制无法实现。

为克服这种限制，以摆脱人工实现设备的自动控制，目前通过成像设备及图像匹配的方法来实现设备控制命令的提取，但是这种方法在进行实际作业前，需搜集大量的操控人员体态图像进行模型训练，然后将采集的操控人员体态图像输入训练好的模型，通过图像比对来识别设备控制命令，首先，这种方法进行模型训练和图像比对所用的算法较为复杂，导致设备控制命令的识别效率较低；其次，这种方法设备控制命令的识别准确度与模型精度密切相关，而模型精度受训练用图像的数量和图像中操控人员的体态种类影响，当训练用图像的数量较少且图像中体态种类不够丰富时，模型精度就会较低，致使设备控制命令的识别准确度受限。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于人体体态图像的设备控制方法及装置，用以解决目前基于人体体态图像的设备控制方法，设备控制命令的识别效率低的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于人体体态图像的设备控制方法，该方法包括以下步骤：

采集操控人员的体态图像；

对所述体态图像进行处理得到操控人员骨架端点坐标，所述骨架端点包括躯干上端点、躯干下端点、左上臂下端点、左下臂下端点、右上臂下端点、右下臂下端点、左腿下端点和右腿下端点；

根据所述操控人员骨架端点坐标计算肢体关联角度，所述肢体关联角度包括左上臂与躯干角度、左上臂与左下臂角度、右上臂与躯干角度、右上臂与右下臂角度、左腿与躯干角度和右腿与躯干角度；

依据预定规则，将上述各个肢体关联角度转换为控制命令，根据所述控制命令对被控设备进行控制。

本发明还提供了一种基于人体体态图像的设备控制装置，该装置包括：图像采集装置、处理器和存储器，所述图像采集装置用于采集操控人员的体态图像，所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序指令以实现以上基于人体体态图像的设备控制方法。

本发明的有益效果是：直接对采集到的操控人员体态图像进行处理，利用体态图像中操控人员的骨架端点坐标计算肢体关联角度，将各个肢体关联角度转换为控制命令对被控设备进行控制，即本发明中控制命令的识别与操控人员的人体姿态直接相关，与现有方法相比，无需进行模型训练，也无需进行图像比对，控制命令的识别过程简单，控制命令的识别效率得到提高，同时也避免了控制命令的识别受模型精度的影响，保证了控制命令的识别准确度；而且，本发明利用低成本硬件即可实现，尤其适用在可视、复杂环境中，通过人体姿态及其变化趋势对作业设备进行远距离、非接触式操控，保障作业安全，增强设备在复杂环境中的适应性。

为了将各个肢体关联角度转换为控制命令，进一步地，在上述方法和装置中，先将各个肢体关联角度映射为体态角度编码，编码值根据肢体关联角度的大小确定，再将所述体态角度编码转换为控制命令。