CN107422859A - 基于手势的调控方法、装置及计算机可读存储介质和空调 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于手势的调控方法、装置及计算机可读存储介质和空调，所述基于手势的调控方法包括以下步骤：当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控。本方案在采集到手势信息和人脸信息后，判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在触发调控的预设参考距离范围内，当在预设参考距离范围内时，则说明手势信息为能触发调控的有效手势信息，从而根据手势信息进行调控，通过设置距离范围检测手势的有效性，可避免打电话、喝水等手势动作的误触发，提高用户体验。

Description

基于手势的调控方法、装置及计算机可读存储介质和空调

技术领域

本发明主要涉及手势控制技术领域，具体地说，涉及一种基于手势的调控方法、装置及计算机可读存储介质和空调。

背景技术

科技的进步推动了智能家居的发展，智能家电作为智能家居的一部分日益受到商家及大众的关注，各种新兴的智能技术逐渐应用到智能家电上，其中通过手势结合图像处理技术对智能家电进行控制作为控制智能家电的重要手段之一，具有控制方便，提高智能家电智能化程度的特点。但是目前的手势控制容易产生误动作，用户不经意的打电话、喝水等手势动作，均能触发基于手势的调控，使智能家电产生误响应，影响用户体验。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种基于手势的调控方法、装置及计算机可读存储介质和空调，旨在解决现有基于手势的调控方法容易产生误操作、影响用户体验的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于手势的调控方法，所述基于手势的调控方法包括：

当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控。

优选地，所述采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤包括：

采集触发手势对应用户的用户图像，其中用户图像中包括人脸和手势；

确定所述人脸的人脸中心坐标，并将所述人脸中心坐标作为人脸信息；

确定所述手势的手势类型和手势中心坐标，并将所述手势类型和手势中心坐标作为手势信息。

优选地，所述判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内的步骤包括：

获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对，以确定所述距离是否在预设参考距离范围内。

优选地，所述预设参考距离范围包括第一参考距离范围和第二参考距离范围，

所述获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对的步骤包括：

获取手势中心坐标中X轴坐标值与人脸中心坐标中X轴坐标值之间的第一差值；

获取手势中心坐标中Y轴坐标值与人脸中心坐标中Y轴坐标值之间的第二差值；

将所述第一差值与第一参考距离范围比对，第二差值与第二参考距离范围比对。

优选地，所述当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控的步骤包括：

当第一差值在第一参考距离范围内，且第二差值在第二参考距离范围内时，判定所述距离在预设参考距离范围内，并根据手势信息进行调控。

优选地，所述确定所述人脸的人脸中心坐标的步骤包括：

获取人脸的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为人脸中心坐标；

确定所述手势的手势类型和手势中心坐标的步骤包括：

获取手势的轮廓图像，根据所述轮廓图像确定手势类型；

获取手势的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为手势中心坐标。

优选地，所述当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控的步骤包括：

当所述距离在预设参考距离范围内时，则判断手势的持续时间是否为预设时间；

当所述持续时间为预设时间时，根据手势信息中的手势类型进行调控。

优选地，所述当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤之前包括：

采集多个手势图像样本，并对多个所述图像样本划分为第一类手势、第二类手势和第三类手势，其中所述第一类手势、第二类手势和第三类手势为预设手势信息。

优选地，所述根据手势信息进行调控的步骤包括：

将手势信息和第一类手势、第二类手势以及第三类手势匹配，并获取匹配结果信息；

根据匹配结果进行调控。

优选地，所述根据匹配结果进行调控的步骤包括：

当匹配结果为手势信息和第一类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则控制进行第一类调控操作；

当匹配结果为手势信息和第二类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作；

当匹配结果为手势信息和第三类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种空调，所述空调包括存储模块、采集模块、计算模块和执行模块，所述存储模块中存储有预设手势信息；

所述采集模块用于在检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

所述计算模块用于判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内；

所述执行模块用于当手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离在参考距离范围内时，根据手势信息与存储模块中存储的预设手势的匹配情况对空调进行调控。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于手势的调控装置，所述基于手势的调控装置包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的基于手势的调控程序：

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行所述基于手势的调控程序，以实现以下步骤：

当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：

当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控。

本发明提出的基于手势的调控方法，当检测到触发手势时，对与触发手势相对应的用户人脸信息以及手势信息进行采集，并判断手势信息中的手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当在预设参考距离范围内时，则说明手势信息为能触发调控的有效手势信息，从而根据手势信息进行调控。本方案在采集到手势信息和人脸信息后，通过预设参考距离范围检测手势的有效性，可避免打电话、喝水等手势动作的误触发，提高用户体验。

附图说明

图1是本发明的基于手势的调控方法第一实施例的流程示意图；

图2是本发明的基于手势的调控方法第二实施例的流程示意图；

图3是本发明的基于手势的调控方法的第一场景示意图；

图4是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种基于手势的调控方法，请参照图1，在第一实施例中，本发明提出的基于手势的调控方法包括以下步骤：

步骤S10，当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

本发明的技术方案主要应用于基于手势对智能家电的调控，如空调、电视、音响等；智能家电设置有采集装置，用户位于采集装置附近，通过手势触发对智能家电进行调控。本实施例预先设置有手势信息，即预设手势信息，其通过大量采集手势图像样本，并基于深度学习的神经网络模型进行图像分析，最终确定包含多个手势特征的预设手势信息。当检测到用户发出的触发手势时，采集与此触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息，并将所述手势信息和预设手势信息比对，判断手势信息是否为预设手势信息。因预设手势信息包含多个手势特征，从而可将采集的手势信息中的手势特征和预设手势信息中的手势特征匹配，并设定参考匹配值进行参考。当手势信息中的手势特征和预设手势信息中的手势特征相似度越高，则其两者之间的匹配度越高；若匹配度数值高于参考匹配值时，则可判定手势信息为预设手势信息；否则说明手势信息不是预设手势信息，不能触发调控操作。其中，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤包括：

步骤S11，采集触发手势对应用户的用户图像，其中用户图像中包括人脸和手势；

步骤S12，确定人脸的人脸中心坐标，并将所述人脸中心坐标作为人脸信息；

步骤S13，确定所述手势的手势类型和手势中心坐标，并将所述手势类型和手势中心坐标作为手势信息。

可理解地，智能家电通过接收触发指令触发其调控功能，本实施例的触发指令由用户手势发出，当空调检测到有用户手势时，即可判定用户有智能家电的调控需求，此用户手势即为用于触发调控功能的触发手势，考虑到在某些时候用户手势可能是用户不小心发出的，从而当检测到触发手势时，需进一步对此用户手势的手势信息进行采集。因触发手势由用户发出，从而可通过拍摄包括人脸以及手势的用户图像，来确定人脸信息和手势信息，拍摄时要求人脸正对或者侧摄像头，为了采集效果优选为人脸正对摄像头。当拍摄到用户图像之后，基于图像处理技术对用户图像进行处理分析，确定用户图像中人脸的中心坐标以及手势的中心坐标和手势类型，并将人脸中心坐标作为人脸信息，手势中心坐标和手势类型作为手势信息。具体地，所述步骤S12确定所述人脸的人脸中心坐标的步骤包括：

步骤S121，获取人脸的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为人脸中心坐标；

所述步骤S13确定所述手势的手势类型和手势中心坐标的步骤包括：

步骤S131，获取手势的轮廓图像，根据所述轮廓图像确定手势类型；

步骤S132，获取手势的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为手势中心坐标。

在触发手势对应用户的用户图像采集完成后，对此用户图像进行处理分析，确定人脸以及手势的边界范围，其中可用矩形框表示边界范围。请参照图3，将人脸左右边界作为宽度方向，上下边界作为长度方向，分别获取人脸长度中点和宽度中点，在矩形框中长度方向的中点可确定一条与上下边界垂直的直线，相应的宽度方向的中点也可确定一条与左右边间垂直的直线，两条直线相交所得到的焦点作为长度中点和宽度中点的相交点，确定此相交点的坐标，此相交点的坐标即为人脸中心坐标。同样地，分别获取手势长度中点和宽度中点，并将矩形框中长度方向中点确定的直线和宽度方向中点确定的直线相交所得到的交点，作为长度中点和宽度中点的相交点，确定此相交点的坐标，此相交点的坐标即为手势中心坐标。此外，确定的手势边界范围即为手势的轮廓图像，根据此手势轮廓图像即可确定手势类型，如“V”字手势形、“OK”手势形等。从而将此获取的人脸中心坐标作为人脸信息，手势中心坐标和手势类型作为手势信息。本实施例通过图像处理技术对采集的用户图像进行分析，确定人脸的中心坐标和手势的中心坐标，从而进一步确定人脸和手势之间的距离，以根据此距离判断手势信息是否为可进行调控的有效信息。根据人脸和手势中心坐标的方式确定两者之间的距离，对于不同用户手势和人脸的差异性，可使手势和人脸的距离更为准确，从而使判断更为准确。

步骤S20，判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控。

可理解地，当用户有触发调控的需求时，其需要抬起手臂，以发出触发指令，而用户在生活中抬手臂的动作随处可见，如端起水杯喝水、打电话等操作。因此为了避免此误操作，本实施例设置有预设参考距离范围，通过此预设参考距离范围对抬起手臂时手势与人脸之间的距离范围进行限定，以判断手势信息是否为可触发调控的有效手势信息。当手势与人脸之间的实时范围在此预设参考距离范围内时，才判定为有效手势信息，否则将手势动作判定为误动作。其中预设参考距离范围可根据手掌的宽带进行设定，考虑到不同用户的手掌宽度的差异性，如小孩与成人或者男士与女士之间的手掌宽度大小的不同，从而为了更准确的判定触发指令，手掌的宽度可通过采集大量不同人员的手掌，分析所得的平均宽度，也可以是采集发出触发手势用户的手掌宽度。本方案根据不同用户的手掌宽度设定预设参考距离范围，将获取的手掌宽度与不同的系数相乘，所得到的范围区间，作为预设参考距离范围。当判断出手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离在此预设参考距离范围内时，则说明检测到的手势为用于触发调控的有效手势，从而根据此手势信息进行调控。其中，所述步骤S20判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内的步骤包括：

步骤S21，获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对，以确定所述距离是否在预设参考距离范围内。

进一步地，手势与人脸之间的距离可通过手势中心坐标与人脸中心坐标计算而来，并将计算所得的距离与预设参考距离范围比对，以确定两者之间的距离是否在预设参考距离范围内。具体地，预设参考距离范围包括第一参考距离范围和第二参考距离范围，从而获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对的步骤包括：

步骤S211，获取手势中心坐标中X轴坐标值与人脸中心坐标中X轴坐标值之间的第一差值；

步骤S212，获取手势中心坐标中Y轴坐标值与人脸中心坐标中Y轴坐标值之间的第二差值；

步骤S213，将所述第一差值与第一参考距离范围比对，第二差值与第二参考距离范围比对。

可理解地，尽管采集的用户图像中包括人脸和手势，但是人脸和手势之间的相对位置不相同，如手势可在人脸左上方、左下方、右上方或者右下方，从而为了使人脸与手势之间的实时距离更为准确，将两者之间的距离分为人脸长度方向的距离和人脸宽度方向的距离。相应的在根据手掌宽度设定预设参考距离范围时，设定人脸宽度方向的第一参考距离范围和人脸长度方向的第二参考距离范围。请参照图3，当检测到用户的手掌宽度为W，则可设定2W～4W之间的区间范围为第一参考距离范围，1.5W～2W之间的区间范围为第二参考距离范围，根据此第一参考距离范围和第二参考距离范围对手势和人脸之间的距离进行判断。

进一步地，当采集到人脸信息和手势信息后，相应的获取手势信息与人脸信息中的长度方向的距离和宽度方向的距离进行判断，且宽度方向和长度方向用人脸中心坐标和手势中心坐标中X坐标轴和Y坐标轴的数值表示。具体地，在图像分析时，设定用户图像中的一个点作为XY坐标系的坐标原点，建立XY坐标系。例如用户图像中左下角的点，从而根据此坐标原点，计算人脸中心坐标的X、Y坐标值和手势中心坐标的X、Y坐标值。进而获取手势中心坐标中X数值与人脸中心坐标中X数值之间的第一差值，同时获取手势中心坐标中Y数值与人脸中心坐标中Y数值之间的第二差值，并对第一差值和第二差值取绝对值，以保证第一差值和第二差值为正数，分别判断第一差值是否在第一参考距离范围内，第二差值是否在第二参考距离范围内。当第一差值在第一参考距离范围内，且第二差值在第二参考距离范围内时，则可判定人脸与手势之间的距离在参考距离范围内，手势为用于进行调控的有效手势，从而根据手势信息对智能家电，如空调进行调控。考虑到用户在发出触发手势时，随意性比较大，可能手势与侧脸平行，可能在侧脸上方，也可能在侧脸下方，针对此多种可能性，如果直接计算手势中心坐标与人脸中心坐标之间的距离，计算过程较为复杂。本实施例从而通过设定X轴方向上的第一参考距离范围，Y轴方向上的第二参考距离范围，分别计算手势中心坐标与人脸中心坐标中X轴、Y轴之间的差值，以和第一参考距离范围、第二参考距离范围进行比对，可使计算过程简化。此外，为了使调控的触发更为准确，当确定手势信息为有效手势时，进一步判断此有效手势的持续时间，若持续时间太短，也可能为用户的误触发。从而设定预设时间，如2s，对手势的持续时间进行判断，当持续时间大于等于此预设时间时，则可判定手势信息可用于调控触发，从而使调控触发更为准确。

本实施例的基于手势的调控方法：当检测到触发手势时，对与触发手势相对应的用户人脸信息以及手势信息进行采集，并判断手势信息中的手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当在预设参考距离范围内时，则说明手势信息为能触发调控的有效手势信息，从而根据手势信息进行调控。本方案在采集到手势信息和人脸信息后，通过预设参考距离范围检测手势的有效性，可避免打电话、喝水等手势动作的误触发，提高用户体验。

进一步地，请参照图2，基于本发明的基于手势的调控方法的第一实施例，提出本发明的基于手势的调控方法的第二实施例，在第二实施例中，所述步骤S10当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤之前包括：

步骤S30，采集多个手势图像样本，并对多个所述图像样本划分为第一类手势、第二类手势和第三类手势，其中所述第一类手势、第二类手势和第三类手势为预设手势信息。

进一步地，为了判断采集的手势信息是否为用于触发空调调节的有效手势信息，本方案预先设置有预设手势信息，以和采集的手势信息进行比对判断。预设手势信息通过采集多个手势图像样本，并对此多个手势图像样本进行处理识别。可理解地，为了最大范围的采集手势图像的特征，以便准确的识别手势信息，采集的手势图像样本应该多种多样，如五指张开的状态、一根或多根手指(但不包括五根)张开的状态、握拳的状态、指节部分或全部弯曲的状态等。当采集到此多种样式的手势图像样本后，对其处理划分为第一类手势、第二类手势和第三类手势，第一类手势为五指张开，正对摄像头的手掌，第二类手势为一根或多根手指张开，正对摄像头的各种手势，第三类手势为握拳、指节部分或全部弯曲。根据此划分的类型对采集的手势信息进行比对匹配，以根据匹配结果对空调进行调控。而根据手势信息进行调控的步骤包括：

步骤S22，将手势信息和第一类手势、第二类手势以及第三类手势匹配，并获取匹配结果信息；

步骤S23，根据匹配结果进行调控。

将采集的手势信息和预设手势信息中的第一类手势、第二类手势、第三类手势匹配，三类手势信息表征不同的调控操作，当匹配结果为采集信息和其中的某类手势匹配成功后，则进行此类手势相应的调控功能。从而根据匹配结果进行调控的步骤包括

步骤S231，当匹配结果为手势信息和第一类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则控制进行第一类调控操作；

步骤S232，当匹配结果为手势信息和第二类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作；

步骤S233，当匹配结果为手势信息和第三类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作。

本实施例中的第一类手势、第二类手势和第三类手势分别对应第一类调控操作、第二类调控操作和第三类调控操作，第一类调控操作、第二类调控操作和第三类调控操作分别对应实现智能家电的不同功能调控，其中第一类调控操作用于实现智能家电的开启或关闭操作，第二类调控操作和第三类调控操作为在智能家电开启的基础上，即第一类调控操作的基础上实现的其他功能调控。以空调为例，第一类调控操作用于实现空调在开启和关闭之间切换，第二类调控操作用于实现空调温度的调控，第三类调控操作用于实现空调的运行模式切换。当手势信息和第一类手势、第二类手势、第三类手势匹配，匹配结果和第一类手势匹配成功时，则控制空调在开启和关闭之间切换；如果空调当前处于开启状态，接收和第一类手势匹配的手势信息，将空调的状态切换为关闭，相应的如果空调处于关闭状态，则切换为开启状态。当匹配结果和第二类手势匹配成功时，则说明用户需要的调控操作为温度调节，因温度调节必需在空调开启的状态下，从而当接收到和第二类手势匹配的手势信息时，先对空调是否开启进行判断，当空调开启时，则控制空调进行温度调节。进一步地，温度调节包括调高和调低两个状态，可采用手势上移来实现温度调高，手势下移来实现温度调低。当匹配结构和第三类手势匹配成功时，则说明用户需要的调控操作为模式切换时，因温度调节必需在空调开启的状态下，从而当接收到和第三类手势匹配的手势信息时，先对空调是否开启进行判断，当空调开启时，则控制空调进行模式切换。进一步地，空调的模式包括制冷、制热、扫风等多种模式，从而在接受到和第三类手势匹配的手势信息时，通过多次采集手势信息实现在此多种模式之间切换。可理解地，为了确定需要触发调控，从而在根据匹配结果进行调控时，手势操作需要停留预设时间，以确定调控。例如当当前模式为制冷，采集的手势信息和第三类信息进行匹配，则将制冷模式切换为制热，且停留时间没有达到预设时间，又采集到和第三类信息匹配的手势信息，则不将制热模式切换为扫风，当停留时间达到预设时间时，将空调模式调控为扫风。此外本技术方案的预设手势信息可进行扩展，如扩展出对空调送风角度、风速等进行调控的第四类手势，对此不进行限定。

本发明还提出一种空调，所述空调包括存储模块、采集模块、计算模块和执行模块，所述存储模块中存储有预设手势信息；所述采集模块用于在检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；所述计算模块用于判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内；所述执行模块用于当手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离在参考距离范围内时，根据手势信息与存储模块中存储的预设手势的匹配情况对空调进行调控。

本方案提供的空调包括存储模块、采集模块、计算模块和执行模块，以通过各模块之间的协作实现通过采集的有效手势对空调进行调控。其中存储模块中存储有预设手势信息和支持实现本方案的操作系统，或者用于指导用户操作的视频，或者其匹配视频，对此不作限制。其类型可以是容量小于2G的存储单元，也可以是2G-32G的存储单元，还可以是大于32G的存储单元，当存储模块是容量小于2G的存储单元时，其在存储操作系统的同时还可以存储极少量视频或图片，并有一个拓展口支持插卡扩展，以存储视频；当存储模块是容量2G-32G的存储单元时，其可用于存储操作系统、图片和视频，并有一个支持插卡的拓展口来让用户根据需求拓展或不拓展存储容量；当存储模块是容量大于32G的存储单元时，其可用于储存操作系统和视频，且无插卡拓展口。采集模块用于在检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息。其可以是单摄像头，即只有一个摄像头，用于采集高清图像信息；也可以是双摄像头，一个黑白摄像头和一个彩色摄像头配合使用，用于采集多份高清图像信息；也可以是两个彩色摄像头配合使用，用于采集两份不同角度的高清图像信息；还可以是摄像头加测距传感器组，一个摄像头和一个或一组传感器配合使用，摄像头用于采集色度图像信息，一个或一组传感器采集深度或温度信息；通过多种不同组合的方式，实现不同的采集需求。计算模块用于判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在参考距离范围内。用基于深度学习的神经网络模型来进行图像分析，确定预设手势信息；对采集信息用普通多帧的权重组合或算法递归神经网络算法多帧结果统计，得到手势信息中手势和人脸信息中人脸之间的距离信息；并对距离信息进行判断。执行模块用于当手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离在参考距离范围内时，根据手势信息与存储模块中存储的预设手势的匹配情况对空调进行调控。采集模块可和空调进行通信传输，将采集的手势信息传输到执行模块，以便执行模块根据手势信息对空调进行调控。其中采集模块和空调通信传输的方式通过串口实现，也可以通过红外传输，或者通过WIFi实现，还可以通过AigBee实现等。执行单元根据接收的开关机、温度调节、模式切换等指令对空调进行相应的调控。

参照图4，图4为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

如图4所示，该基于手势的调控装置可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的基于手势的调控装置并不构成对基于手势的调控装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口以及基于手势的调控程序。操作系统是管理和控制基于手势的调控装置硬件和软件资源的程序，支持基于手势的调控程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与屏幕显示装置中其它硬件和软件之间通信。

在图4所示的基于手势的调控装置中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的基于手势的调控程序，实现以下步骤：

当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控。

进一步地，所述采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤包括：

采集触发手势对应用户的用户图像，其中用户图像中包括人脸和手势；

确定所述人脸的人脸中心坐标，并将所述人脸中心坐标作为人脸信息；

确定所述手势的手势类型和手势中心坐标，并将所述手势类型和手势中心坐标作为手势信息。

进一步地，所述判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内的步骤包括：

获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对，以确定所述距离是否在预设参考距离范围内。

进一步地，所述预设参考距离范围包括第一参考距离范围和第二参考距离范围，

所述获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对的步骤包括：

获取手势中心坐标中X轴坐标值与人脸中心坐标中X轴坐标值之间的第一差值；

获取手势中心坐标中Y轴坐标值与人脸中心坐标中Y轴坐标值之间的第二差值；

将所述第一差值与第一参考距离范围比对，第二差值与第二参考距离范围比对。

进一步地，所述当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控的步骤包括：

当第一差值在第一参考距离范围内，且第二差值在第二参考距离范围内时，判定所述距离在预设参考距离范围内，并根据手势信息进行调控。

进一步地，所述确定所述人脸的人脸中心坐标的步骤包括：

获取人脸的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为人脸中心坐标；

确定所述手势的手势类型和手势中心坐标的步骤包括：

获取手势的轮廓图像，根据所述轮廓图像确定手势类型；

获取手势的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为手势中心坐标。

进一步地，所述当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控的步骤包括：

当所述距离在预设参考距离范围内时，则判断手势的持续时间是否为预设时间；

当所述持续时间为预设时间时，根据手势信息中的手势类型进行调控。

进一步地，所述当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤之前，处理器1001用于执行存储器1005中存储的基于手势的调控程序，实现以下步骤：

采集多个手势图像样本，并对多个所述图像样本划分为第一类手势、第二类手势和第三类手势，其中所述第一类手势、第二类手势和第三类手势为预设手势信息。

进一步地，所述根据手势信息进行调控的步骤包括：

将手势信息和第一类手势、第二类手势以及第三类手势匹配，并获取匹配结果信息；

根据匹配结果进行调控。

进一步地，所述根据匹配结果进行调控的步骤包括：

当匹配结果为手势信息和第一类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则控制进行第一类调控操作；

当匹配结果为手势信息和第二类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作；

当匹配结果为手势信息和第三类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作。

本发明基于手势的调控装置具体实施方式与上述基于手势的调控方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：

当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控。

进一步地，所述采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤包括：

采集触发手势对应用户的用户图像，其中用户图像中包括人脸和手势；

确定所述人脸的人脸中心坐标，并将所述人脸中心坐标作为人脸信息；

确定所述手势的手势类型和手势中心坐标，并将所述手势类型和手势中心坐标作为手势信息。

进一步地，所述判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内的步骤包括：

获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对，以确定所述距离是否在预设参考距离范围内。

进一步地，所述预设参考距离范围包括第一参考距离范围和第二参考距离范围，

所述获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对的步骤包括：

获取手势中心坐标中X轴坐标值与人脸中心坐标中X轴坐标值之间的第一差值；

获取手势中心坐标中Y轴坐标值与人脸中心坐标中Y轴坐标值之间的第二差值；

将所述第一差值与第一参考距离范围比对，第二差值与第二参考距离范围比对。

进一步地，所述当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控的步骤包括：

当第一差值在第一参考距离范围内，且第二差值在第二参考距离范围内时，判定所述距离在预设参考距离范围内，并根据手势信息进行调控。

进一步地，所述确定所述人脸的人脸中心坐标的步骤包括：

获取人脸的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为人脸中心坐标；

确定所述手势的手势类型和手势中心坐标的步骤包括：

获取手势的轮廓图像，根据所述轮廓图像确定手势类型；

获取手势的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为手势中心坐标。

进一步地，所述当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控的步骤包括：

当所述距离在预设参考距离范围内时，则判断手势的持续时间是否为预设时间；

当所述持续时间为预设时间时，根据手势信息中的手势类型进行调控。

进一步地，所述当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤之前，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：

采集多个手势图像样本，并对多个所述图像样本划分为第一类手势、第二类手势和第三类手势，其中所述第一类手势、第二类手势和第三类手势为预设手势信息。

进一步地，所述根据手势信息进行调控的步骤包括：

将手势信息和第一类手势、第二类手势以及第三类手势匹配，并获取匹配结果信息；

根据匹配结果进行调控。

进一步地，所述根据匹配结果进行调控的步骤包括：

当匹配结果为手势信息和第一类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则控制进行第一类调控操作；

当匹配结果为手势信息和第二类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作；

当匹配结果为手势信息和第三类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作。

本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述基于手势的调控方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (13)

1.一种基于手势的调控方法，其特征在于，所述基于手势的调控方法包括以下步骤：

当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内，当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控。

2.如权利要求1所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤包括：

采集触发手势对应用户的用户图像，其中用户图像中包括人脸和手势；

确定所述人脸的人脸中心坐标，并将所述人脸中心坐标作为人脸信息；

确定所述手势的手势类型和手势中心坐标，并将所述手势类型和手势中心坐标作为手势信息。

3.如权利要求2所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内的步骤包括：

获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对，以确定所述距离是否在预设参考距离范围内。

4.如权利要求3所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述预设参考距离范围包括第一参考距离范围和第二参考距离范围，

所述获取人脸中心坐标与手势中心坐标之间的距离，并将所述距离与预设参考距离范围比对的步骤包括：

获取手势中心坐标中X轴坐标值与人脸中心坐标中X轴坐标值之间的第一差值；

获取手势中心坐标中Y轴坐标值与人脸中心坐标中Y轴坐标值之间的第二差值；

将所述第一差值与第一参考距离范围比对，第二差值与第二参考距离范围比对。

5.如权利要求4所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控的步骤包括：

当第一差值在第一参考距离范围内，且第二差值在第二参考距离范围内时，判定所述距离在预设参考距离范围内，并根据手势信息进行调控。

6.如权利要求2所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述确定所述人脸的人脸中心坐标的步骤包括：

获取人脸的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为人脸中心坐标；

确定所述手势的手势类型和手势中心坐标的步骤包括：

获取手势的轮廓图像，根据所述轮廓图像确定手势类型；

获取手势的长度中点和宽度中点，并确定长度中点和宽度中点相交点的坐标，将所述相交点的坐标作为手势中心坐标。

7.如权利要求6所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述当所述距离在预设参考距离范围内时，根据手势信息进行调控的步骤包括：

当所述距离在预设参考距离范围内时，则判断手势的持续时间是否为预设时间；

当所述持续时间为预设时间时，根据手势信息中的手势类型进行调控。

8.如权利要求1-7任一项所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述当检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息的步骤之前包括：

采集多个手势图像样本，并对多个所述图像样本划分为第一类手势、第二类手势和第三类手势，其中所述第一类手势、第二类手势和第三类手势为预设手势信息。

9.如权利要求8所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述根据手势信息进行调控的步骤包括：

将手势信息和第一类手势、第二类手势以及第三类手势匹配，并获取匹配结果信息；

根据匹配结果进行调控。

10.如权利要求9所述的基于手势的调控方法，其特征在于，所述根据匹配结果进行调控的步骤包括：

当匹配结果为手势信息和第一类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则控制进行第一类调控操作；

当匹配结果为手势信息和第二类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作；

当匹配结果为手势信息和第三类手势匹配，且手势持续时间达到预设时间时，则基于第一类调控操作，控制进行第一类调控操作。

11.一种空调，其特征在于，所述空调包括存储模块、采集模块、计算模块和执行模块，所述存储模块中存储有预设手势信息；

所述采集模块用于在检测到触发手势时，采集触发手势对应用户的人脸信息以及手势信息；

所述计算模块用于判断手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离是否在预设参考距离范围内；

所述执行模块用于当手势信息中手势与人脸信息中人脸之间的距离在参考距离范围内时，根据手势信息与存储模块中存储的预设手势的匹配情况对空调进行调控。

12.一种基于手势的调控装置，其特征在于，所述基于手势的调控装置包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的基于手势的调控程序：

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行所述基于手势的调控程序，以实现如权利要求1-10中任一项所述的基于手势的调控方法的步骤。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于手势的调控程序，所述基于手势的调控程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一项所述的基于手势的调控方法的步骤。