[发明专利]一种基于激光笔轨迹识别的人机交互系统及设计方法

权利要求书

1.一种基于激光笔轨迹识别的人机交互系统，其特征在于，该系统包括：

图像采集模块，用于采集激光笔的轨迹图像；

图像处理模块，用于对所述轨迹图像进行预处理，识别出激光笔滑动轨迹并传输给轨迹匹配模块；

轨迹匹配模块存储控制命令数据库，所述数据库包含多组与激光笔滑动轨迹一一对应的控制命令；轨迹匹配模块调取与所接收的激光笔滑动轨迹对应的控制命令并传输给控制模块；

控制模块，根据接收的控制命令执行相应的控制动作。

2.根据权利要求1所述基于激光笔轨迹识别的人机交互系统，其特征在于，所述图像处理模块内预设的神经网络模型，基于所述神经网络模型实现对激光笔滑动轨迹的识别。

3.根据权利要求1所述基于激光笔轨迹识别的人机交互系统，其特征在于，所述图像处理模块对采集的图像进行预处理，所述预处理包括高斯滤波、阈值分割及形态学运算。

4.根据权利要求1或2所述基于激光笔轨迹识别的人机交互系统，其特征在于，所述神经网络模型为三层的BP神经网络模型。

5.一种基于激光笔轨迹识别的人机交互系统的构建方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

利用激光笔在给定的投影屏幕或白板上画出多种特定的轨迹；

采集所述多种特定的轨迹，并将对每一帧图像进行预处理；

针对预处理后的图像，先采用帧间差分法对图像进行处理，初步判断出运动区域和目标光点的大致位置；在运动区域和目标光点的大致位置内，采用背景差分法对实时运动的光点坐标进行检测和识别；

将得到的光点坐标拟合成为平滑的曲线，得到不同轨迹；

创建练神经网络模型，将上述预处理后的图像作为神经网络的输入，将所得到的轨迹作为神经网络的输出，进行神经网络训练；

设置图像采集模块、图像处理模块、轨迹匹配模块和控制模块，其中所述图像处理模块中存储有训练完毕的神经网络模型，所述轨迹匹配模块中存储有与激光笔轨迹一一对应的控制命令。

6.根据权利要求1所述一种基于激光笔轨迹识别的人机交互系统的构建方法，其特征在于，所述预处理包括包括高斯滤波，阈值分割和形态学运算处理。