[發(fā)明專利]基于手勢識別的無人機拍照方法和系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2018-11-28
• 公開（公告）號: CN109634410A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發(fā)明（設計）人: 林德銀
• 申請（專利權）人: 上海鷹覺科技有限公司
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/00;H04N5/232
• 代理公司: 上海段和段律師事務所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國中

1.一種基于手勢識別的無人機拍照方法，其特征在于，包括：

圖像采集步驟：通過無人機的攝像頭進行用戶區(qū)域圖像采集，得到第一圖像；

圖像處理步驟：令第一圖像進行處理，分割出具有手勢區(qū)域的二值化圖像，得到手勢區(qū)域，記為第二圖像；

手勢識別步驟：建立手勢庫，令第二圖像進行手勢識別，得到手勢表述含義；

無人機操作步驟：基于手勢表述含義，進行無人機操作。

2.根據權利要求1所述的基于手勢識別的無人機拍照方法，其特征在于，還包括實時檢測步驟：設定時間點的間隔周期，令無人機的攝像頭在時間點進行圖像采集，且在間隔周期內持續(xù)進行圖像采集。

3.根據權利要求1所述的基于手勢識別的無人機拍照方法，其特征在于，所述圖像處理步驟包括：

圖像深度采集步驟：通過對第一圖像的像素值進行圖表分析，得到區(qū)分手勢區(qū)域的閾值；

區(qū)域信息提取步驟：構建單通道圖像，基于閾值，對第一圖像的像素值進行分類，若像素值大于閾值，則將單通道圖像中的對應點置為非手勢區(qū)域，否則，則將單通道圖像中的對應點置為手勢區(qū)域，將處理后得單通道圖像記為第二圖像。

4.根據權利要求1所述的基于手勢識別的無人機拍照方法，其特征在于，所述手勢識別步驟包括：

特征提取步驟：對第二圖像采用Hu矩陣運算，得到不變矩特征量，將不變矩特征量進行組合，形成手勢特征向量；

識別步驟：基于手勢特征向量，計算第二圖像與手勢庫中的各手勢圖像之間的幾何特征距離，將具有最小幾何特征距離的手勢圖像作為手勢表述含義。

5.一種基于手勢識別的無人機拍照系統(tǒng)，其特征在于，包括：

圖像采集模塊：通過無人機的攝像頭進行用戶區(qū)域圖像采集，得到第一圖像；

圖像處理模塊：令第一圖像進行處理，分割出具有手勢區(qū)域的二值化圖像，得到手勢區(qū)域，記為第二圖像；

手勢識別模塊：建立手勢庫，令第二圖像進行手勢識別，得到手勢表述含義；

無人機操作模塊：基于手勢表述含義，進行無人機操作。

6.根據權利要求5所述的基于手勢識別的無人機拍照系統(tǒng)，其特征在于，還包括實時檢測模塊：設定時間點的間隔周期，令無人機的攝像頭在時間點進行圖像采集，且在間隔周期內持續(xù)進行圖像采集。

7.根據權利要求5所述的基于手勢識別的無人機拍照系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像處理模塊包括：

圖像深度采集模塊：通過對第一圖像的像素值進行圖表分析，得到區(qū)分手勢區(qū)域的閾值；

區(qū)域信息提取模塊：構建單通道圖像，基于閾值，對第一圖像的像素值進行分類，若像素值大于閾值，則將單通道圖像中的對應點置為非手勢區(qū)域，否則，則將單通道圖像中的對應點置為手勢區(qū)域，將處理后得單通道圖像記為第二圖像。

8.根據權利要求5所述的基于手勢識別的無人機拍照系統(tǒng)，其特征在于，所述手勢識別模塊包括：

特征提取模塊：對第二圖像采用Hu矩陣運算，得到不變矩特征量，將不變矩特征量進行組合，形成手勢特征向量；

識別模塊：基于手勢特征向量，計算第二圖像與手勢庫中的各手勢圖像之間的幾何特征距離，將具有最小幾何特征距離的手勢圖像作為手勢表述含義。

9.根據權利要求1所述的基于手勢識別的無人機拍照方法或者權利要求5所述的基于手勢識別的無人機拍照系統(tǒng)，其特征在于，所述手勢庫中包括5中手勢圖像，分別為手指向上指、手指向下指、手指向左指、手指向右指、手指擺出V字造型；

所述無人機設置有控制裝置，若手勢表述含義為手指向上指，則控制裝置控制無人機向上飛行；若手勢表述含義為手指向下指，則控制裝置控制無人機向下飛行；若手勢表述含義為手指向左指，則控制裝置控制無人機向左飛行；若手勢表述含義為手指向右指，則控制裝置控制無人機向右飛行；若手勢表述含義為手指擺出V字造型，則控制裝置控制無人機進行拍照；否則，則無人機保持不動。

10.根據權利要求1所述的基于手勢識別的無人機拍照方法或者權利要求5所述的基于手勢識別的無人機拍照系統(tǒng)，其特征在于，所述攝像頭采用深度傳感器；所述無人機設置有可見光攝像機、深度傳感器，可見光攝像機用于拍照，深度傳感器用于圖像采集。