CN108958490A - 电子装置及其手势识别方法、计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电子装置的手势识别方法。手势识别方法包括:控制雷达检测待测对象的手势动作;当雷达检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组或飞行时间模组采集手势图像;和根据手势图像识别手势动作。手势识别方法在雷达检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组或飞行时间模组采集手势图像,以进行精确的手势识别。结构光模组和飞行时间模组不需要时刻保持开启,只有在预定距离范围内存在手势动作时才会打开,极大地降低了电子装置的功耗。另外,用户可以在不接触电子装置的情况下通过不同的手势动作在电子装置上进行输入操作,不会污染电子装置的屏幕。此外,本发明还公开了一种电子装置和计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及手势识别技术领域,特别涉及一种电子装置的手势识别方法、电子装置和计算机可读存储介质。
背景技术
诸如手机、平板等电子装置通常需要设置触控屏,以供用户通过触控屏进行滑动、点击等触控操作。然而,当用户的手沾水或污渍时,直接在触控屏上进行触控操作会污染电子装置的屏幕。
发明内容
本发明实施方式提供一种电子装置的手势识别方法、电子装置和计算机可读存储介质。
本发明实施方式的电子装置包括雷达、结构光模组和/或飞行时间(Time offlight,TOF)模组,所述手势识别方法包括:控制所述雷达检测待测对象的手势动作;当所述雷达检测到在预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述结构光模组或所述飞行时间模组采集手势图像;和根据所述手势图像识别所述手势动作。
本发明实施方式的电子装置包括雷达、处理器、以及结构光模组和/或飞行时间模组,所述处理器用于:控制所述雷达检测待测对象的手势动作;当所述雷达检测到在预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述结构光模组或所述飞行时间模组采集手势图像;和根据所述手势图像识别所述手势动作。
本发明实施方式的电子装置包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述一个或多个处理器执行,所述程序包括用于执行上述实施方式的手势识别方法的指令。
本发明实施方式的计算机可读存储介质包括与电子装置结合使用的计算机程序,所述计算机程序可被处理器执行以完成上述实施方式的手势识别方法。
本发明实施方式的手势识别方法、电子装置和计算机可读存储介质,在雷达检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组或飞行时间模组采集手势图像,以进行精确的手势识别。结构光模组和飞行时间模组不需要时刻保持开启,只有在预定距离范围内存在手势动作时才会打开,极大地降低了电子装置的功耗。另外,用户可以在不接触电子装置的情况下通过不同的手势动作在电子装置上进行输入操作,不会污染电子装置的屏幕。
本发明实施方式的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点可以从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本发明实施方式的电子装置的手势识别方法的流程示意图;
图2是本发明实施方式的电子装置的结构示意图;
图3是本发明实施方式的电子装置的手势识别方法的应用场景示意图;
图4是本发明实施方式的电子装置的雷达的模块示意图;
图5是本发明实施方式的电子装置的结构光模组的模块示意图;
图6是本发明实施方式的电子装置的飞行时间模组的模块示意图;
图7是本发明实施方式的电子装置的手势识别方法的流程示意图;
图8是本发明实施方式的电子装置的手势识别方法的流程示意图;
图9是本发明实施方式的电子装置的手势识别方法的应用场景示意图;
图10是本发明实施方式的电子装置的手势识别方法的流程示意图;
图11是本发明实施方式的电子装置的模块示意图;
图12是本发明实施方式的电子装置和计算机可读存储介质的连接状态示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出,其中相同的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
请一并参阅图1至图3,本发明实施方式提供一种电子装置10的手势识别方法。电子装置10包括雷达11、结构光模组12和/或飞行时间模组13。手势识别方法包括:
S10:控制雷达11检测待测对象的手势动作;
S20:当雷达11检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组12或飞行时间模组13采集手势图像;和
S30:根据手势图像识别手势动作。
请参阅图2,本发明实施方式提供一种电子装置10。电子装置10包括雷达11、结构光模组12和/或飞行时间模组13、以及处理器14。本发明实施方式的手势识别方法可由本发明实施方式的电子装置10实现。例如,处理器14可用于执行S10、S20和S30中的方法。
也即是说,处理器14可以用于:控制雷达11检测待测对象的手势动作;当雷达11检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组12或飞行时间模组13采集手势图像;和根据手势图像识别手势动作。
具体地,电子装置10可以为手机、平板电脑、手提电脑、游戏机、头显设备、门禁系统、柜员机、智能音箱、智能家电等。本发明实施方式以电子装置10是手机为例进行说明,可以理解,电子装置10的具体形式可以是其他,在此不作限制。
待测对象包括手、检测模板等,手势动作可以为滑动、翻转、点击等。
请参阅图4,雷达11可包括雷达波发生器112、雷达波接收器114和雷达处理芯片116。雷达波发生器112向电子装置10前方预定区域(预定区域可包括预定距离范围和下文的预设距离范围)发射电磁波(具体可为无线电波),雷达波接收器114接收被待测对象反射回来的电磁波。雷达处理芯片116分别与雷达波发生器112及雷达波接收器114连接,雷达处理芯片116根据发射电磁波和接收电磁波的时间差,计算待测对象的当前深度信息和不同时刻的深度信息的变化情况,从而检测在预定距离范围内是否存在手势动作。其中,雷达处理芯片116与处理器14可以为相同元件,也可以为两个不同的元件。
在某些实施方式中,雷达11可以为毫米波雷达。毫米波雷达工作在毫米波段,毫米波是指30~300GHz频段(波长为1~10mm)。毫米波雷达具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点,且穿透雾、烟、灰尘的能力强。
请参阅图5,结构光模组12可包括结构光投射器122、结构光摄像头124和结构光处理芯片126。结构光摄像头124可以为红外光摄像头,当结构光模组12用于获取手势图像时,结构光投射器122向电子装置10前方预定距离范围投射激光图案,结构光摄像头124采集待测对象调制后的激光图案。结构光处理芯片126分别与结构光投射器122及结构光摄像头124连接,结构光处理芯片126用于处理激光图案以获得手势图像。其中,结构光处理芯片126与处理器14可以为相同元件,也可以为两个不同的元件。
请参阅图6,飞行时间模组13可包括红外发射器132、红外接收器134和红外处理芯片136。当飞行时间模组13用于获取手势图像时,红外发射器132向电子装置10前方预定距离范围发射特定波长(例如950nm)的红外光,红外光在遇到待测对象后会被反射回来,由红外接收器134接收。红外处理芯片136分别与红外发射器132及红外接收器134连接。红外接收芯片136通过计算发射的红外光和反射回的红外光之间的相位差或时间差,可以得出待测对象的深度信息,从而获得手势图像。其中,红外处理芯片136与处理器14可以为相同元件,也可以为两个不同的元件。
以预定距离范围为(0,1.5)为例,单位:米。当雷达11检测到在(0,1.5)范围内存在手势动作时,处理器14控制结构光模组12采集手势图像或者控制飞行时间模组13采集手势图像。当处理器14控制结构光模组12采集手势图像时,电子装置10可仅包括结构光模组12,或者包括结构光模组12和飞行时间模组13。当处理器14控制飞行时间模组13采集手势图像时,电子装置10可仅包括飞行时间模组13,或者包括结构光模组12和飞行时间模组13。
由于结构光模组12和飞行时间模组13采集的手势图像中包括有待测对象的深度信息,因此,处理器14根据手势图像识别手势动作的过程可以为:根据深度信息检测每帧手势图像中手指的位置(该位置包括图9所示的X轴、Y轴、Z轴的坐标),以及根据不同时刻的多帧手势图像中手指的位置变化识别手势动作。在处理器14识别出具体的手势动作后,还可根据手势动作控制电子装置10执行不同的操作,例如,控制电子装置10显示的内容进行翻页、控制电子装置10解锁、控制电子装置10的音量调高或调低等。
可以理解,单个结构光模组12或单个飞行时间模组13的功耗在2瓦左右,若结构光模组12或飞行时间模组13一直保持开启并用于采集手势图像,会导致电子装置10的功耗过大。而若是直接采用雷达11来识别手势动作,虽然可以降低电子装置10的功耗,但难以达到较高的手势识别精度。
本发明实施方式的手势识别方法和电子装置10,在雷达11检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组12或飞行时间模组13采集手势图像,以进行精确的手势识别。结构光模组12和飞行时间模组13不需要时刻保持开启,只有在预定距离范围内存在手势动作时才会打开,极大地降低了电子装置10的功耗。另外,用户可以在不接触电子装置10的情况下通过不同的手势动作在电子装置10上进行输入操作,不会污染电子装置10的屏幕。
请一并参阅图3和图7,在某些实施方式中,手势识别方法还包括:
S40:当雷达11检测到在预设距离范围内存在手势动作时,控制雷达11识别手势动作,其中,预设距离范围的最小值大于预定距离范围的最大值。
请参阅图2,在某些实施方式中,处理器14可用于执行S40中的方法。
也即是说,处理器14还可以用于:当雷达11检测到在预设距离范围内存在手势动作时,控制雷达11识别手势动作,其中,预设距离范围的最小值大于预定距离范围的最大值。
具体地,仍以预定距离范围为(0,1.5)为例,此时,预设距离范围可为[1.5,3),单位:米。当雷达11检测到在[1.5,3)范围内存在手势动作时,处理器14控制雷达11识别手势动作。雷达11识别手势动作的过程可以为:根据待测对象每一时刻的当前深度信息检测手指每一时刻的位置(该位置包括图9所示的X轴、Y轴、Z轴的坐标),以及根据不同时刻的手指的位置变化识别手势动作。
可以理解,在超出预定距离范围时,结构光模组12和飞行时间模组13采集的手势图像的精度不高。若超出预定距离范围时,仍采用结构光模组12或飞行时间模组13采集手势图像,进而根据手势图像识别手势动作,不仅会增加电子装置10的功耗,且对于提高手势识别的精度的效果不够显著。而相较于结构光模组12和飞行时间模组13,雷达11更为适用于远距离时的手势识别。因此,本发明实施方式中,当雷达11检测到在预定距离范围内存在手势动作时,处理器14控制结构光模组12或飞行时间模组13采集手势图像;当雷达11检测到在预设距离范围内存在手势动作时,处理器14控制雷达11识别手势动作,从而较好地平衡电子装置10的功耗与手势识别精度之间的关系。
需要指出的是,当雷达11未检测到在预定距离范围内存在手势动作,也未检测到在预设距离范围内存在手势动作时,此时,手势动作可能较远或者不存在手势动作,电子装置10不对手势动作进行识别,以降低功耗。
请参阅图8,在某些实施方式中,手势识别方法还包括:
S50:当雷达11检测到在预设距离范围内存在手势动作时,判断手势动作的动作幅度;和
S60:在动作幅度大于预定幅度时,控制雷达11识别手势动作。
请参阅图2,在某些实施方式中,处理器14可用于执行S50和S60中的方法。
也即是说,处理器14还可以用于:当雷达11检测到在预设距离范围内存在手势动作时,判断手势动作的动作幅度;和在动作幅度大于预定幅度时,控制雷达11识别手势动作。
具体地,请参阅图9,以待测对象到电子装置10之间的距离的方向为Z轴,以垂直方向为Y轴建立空间直角坐标系。手势动作的动作幅度大于预定幅度包括在X轴、Y轴、Z轴任一方向或多个方向上的动作幅度大于预定幅度。
预定幅度可以用距离来衡量。例如,预定幅度为0.5米。当手势动作在沿X轴方向(A与B之间的方向)上的动作幅度大于预定幅度;或者手势动作在沿Y轴方向(A与C之间的方向)上的动作幅度大于预定幅度;或者手势动作在沿Z轴方向(A与D之间的方向)上的动作幅度大于预定幅度;或者手势动作在沿X轴、Y轴及Z轴方向(A与E之间的方向)上的动作幅度大于预定幅度等情况时,处理器14均判断为手势动作的动作幅度大于预定幅度。
本发明实施方式中,当雷达11检测到在预设距离范围内存在手势动作时,处理器14进一步判断手势动作的动作幅度,当动作幅度大于预定幅度时,处理器14控制雷达11识别手势动作(雷达11识别手势动作的过程同前),从而手势识别效果较好;当动作幅度小于或等于预定幅度时,电子装置10不对手势动作进行识别,以降低功耗。
请一并参阅图3和图10,在某些实施方式中,预定距离范围包括第一预定距离范围和第二预定距离范围。第一预定距离范围的最大值小于第二预定距离范围的最小值。电子装置10包括结构光模组12和飞行时间模组13。当雷达11检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组12或飞行时间模组13采集手势图像的步骤(即S20)包括:
S21:当雷达11检测到在第一预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组12采集手势图像;和
S22:当雷达11检测到在第二预定距离范围内存在手势动作时,控制飞行时间模组13采集手势图像。
请参阅图2,在某些实施方式中,预定距离范围包括第一预定距离范围和第二预定距离范围。第一预定距离范围的最大值小于第二预定距离范围的最小值。电子装置10包括结构光模组12和飞行时间模组13。处理器14可用于执行S21和S22中的方法。
也即是说,处理器14具体可以用于:当雷达11检测到在第一预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组12采集手势图像;和当雷达11检测到在第二预定距离范围内存在手势动作时,控制飞行时间模组13采集手势图像。
可以理解,飞行时间模组13能够获取手势图像的距离比结构光模组12能够获取手势图像的距离更远,或者说,在远距离时,飞行时间模组13获取手势图像的精度更高。
具体地,仍以预定距离范围为(0,1.5)为例,此时,第一预定距离范围可为(0,1),第二预定距离范围可为[1,1.5),单位:米。当雷达11检测到在(0,1)范围内存在手势动作时,处理器14控制结构光模组12采集手势图像;当雷达11检测到在[1,1.5)范围内存在手势动作时,处理器14控制飞行时间模组13采集手势图像,从而合理利用结构光模组12和飞行时间模组13,确保手势识别的精度。
在某些实施方式中,处理器14控制结构光模组12采集手势图像,或控制飞行时间模组13采集手势图像,是可以实时切换的。例如,当第一时刻雷达11检测到在第一预定距离范围内存在手势动作时,处理器14控制结构光模组12采集手势图像;当第二时刻雷达11检测到在第二预定距离范围内存在手势动作时,处理器14控制飞行时间模组13采集手势图像。由于在一个手势动作过程中,既存在结构光模组12采集的手势图像,也存在飞行时间模组13采集的手势图像,处理器14可结合结构光模组12采集的手势图像和飞行时间模组13采集的手势图像来识别手势动作,手势识别的精确度更高。
请参阅图11,本发明实施方式提供一种电子装置10。电子装置10包括一个或多个处理器14、存储器15、以及一个或多个程序。其中一个或多个程序被存储在存储器15中,并且被配置由一个或多个处理器14执行,程序包括用于执行上述任一实施方式的手势识别方法的指令。
例如,程序可包括用于执行以下手势识别方法的指令:
S10:控制雷达11检测待测对象的手势动作;
S20:当雷达11检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组12或飞行时间模组13采集手势图像;和
S30:根据手势图像识别手势动作。
请参阅图12,本发明实施方式提供一种计算机可读存储介质20。计算机可读存储介质20包括与电子装置10结合使用的计算机程序。计算机程序可被处理器14执行以完成上述任一实施方式的手势识别方法。
例如,计算机程序可被处理器14执行以完成以下手势识别方法:
S10:控制雷达11检测待测对象的手势动作;
S20:当雷达11检测到在预定距离范围内存在手势动作时,控制结构光模组12或飞行时间模组13采集手势图像;和
S30:根据手势图像识别手势动作。
在本说明书中,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理模块的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(IPM过流保护电路),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的实施方式的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本发明的各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施方式,可以理解的是,上述实施方式是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施实施进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种电子装置的手势识别方法,其特征在于,所述电子装置包括雷达、结构光模组和/或飞行时间模组,所述手势识别方法包括:
控制所述雷达检测待测对象的手势动作;
当所述雷达检测到在预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述结构光模组或所述飞行时间模组采集手势图像;和
根据所述手势图像识别所述手势动作。
2.根据权利要求1所述的手势识别方法,其特征在于,所述手势识别方法还包括:
当所述雷达检测到在预设距离范围内存在所述手势动作时,控制所述雷达识别所述手势动作,其中,所述预设距离范围的最小值大于所述预定距离范围的最大值。
3.根据权利要求1所述的手势识别方法,其特征在于,所述手势识别方法还包括:
当所述雷达检测到在预设距离范围内存在所述手势动作时,判断所述手势动作的动作幅度;和
在所述动作幅度大于预定幅度时,控制所述雷达识别所述手势动作。
4.根据权利要求1所述的手势识别方法,其特征在于,所述预定距离范围包括第一预定距离范围和第二预定距离范围,所述第一预定距离范围的最大值小于所述第二预定距离范围的最小值,所述电子装置包括所述结构光模组和所述飞行时间模组,所述当所述雷达检测到在预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述结构光模组或所述飞行时间模组采集手势图像的步骤包括:
当所述雷达检测到在所述第一预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述结构光模组采集所述手势图像;和
当所述雷达检测到在所述第二预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述飞行时间模组采集所述手势图像。
5.一种电子装置,其特征在于,所述电子装置包括雷达、处理器、以及结构光模组和/或飞行时间模组,所述处理器用于:
控制所述雷达检测待测对象的手势动作;
当所述雷达检测到在预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述结构光模组或所述飞行时间模组采集手势图像;和
根据所述手势图像识别所述手势动作。
6.根据权利要求5所述的电子装置,其特征在于,所述处理器还用于:
当所述雷达检测到在预设距离范围内存在所述手势动作时,控制所述雷达识别所述手势动作,其中,所述预设距离范围的最小值大于所述预定距离范围的最大值。
7.根据权利要求5所述的电子装置,其特征在于,所述处理器还用于:
当所述雷达检测到在预设距离范围内存在所述手势动作时,判断所述手势动作的动作幅度;和
在所述动作幅度大于预定幅度时,控制所述雷达识别所述手势动作。
8.根据权利要求5所述的电子装置,其特征在于,所述预定距离范围包括第一预定距离范围和第二预定距离范围,所述第一预定距离范围的最大值小于所述第二预定距离范围的最小值,所述电子装置包括所述结构光模组和所述飞行时间模组,所述处理器具体用于:
当所述雷达检测到在所述第一预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述结构光模组采集所述手势图像;和
当所述雷达检测到在所述第二预定距离范围内存在所述手势动作时,控制所述飞行时间模组采集所述手势图像。
9.一种电子装置,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器;以及
一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述一个或多个处理器执行,所述程序包括用于执行权利要求1-4任意一项所述的手势识别方法的指令。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括与电子装置结合使用的计算机程序,所述计算机程序可被处理器执行以完成权利要求1-4任意一项所述的手势识别方法。
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CN (1) | CN108958490B (zh) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110908516A (zh) * | 2019-10-03 | 2020-03-24 | 谷歌有限责任公司 | 促进用户熟练使用雷达手势来与电子设备交互 |
CN111240472A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-06-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 电子设备、手势识别装置和方法 |
CN111399642A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-07-10 | 深圳大学 | 手势的识别方法、装置、移动终端和存储介质 |
CN113171472A (zh) * | 2020-05-26 | 2021-07-27 | 中科王府(北京)科技有限公司 | 一种消毒机器人 |
CN113420610A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-21 | 湖南森鹰智造科技有限公司 | 基于毫米波与激光雷达融合的人体手势识别方法、电子设备、存储介质 |
CN113420961A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-21 | 湖南森鹰智造科技有限公司 | 基于智能感知的铁路机车驾驶安全辅助系统 |
CN113766285A (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-07 | 云米互联科技(广东)有限公司 | 音量控制方法、电视机和存储介质 |
CN113766284A (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-07 | 云米互联科技(广东)有限公司 | 音量调节方法、电视机和存储介质 |
CN113791548A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-14 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 设备控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
US11687167B2 (en) | 2019-08-30 | 2023-06-27 | Google Llc | Visual indicator for paused radar gestures |
US11790693B2 (en) | 2019-07-26 | 2023-10-17 | Google Llc | Authentication management through IMU and radar |
US11841933B2 (en) | 2019-06-26 | 2023-12-12 | Google Llc | Radar-based authentication status feedback |
US11868537B2 (en) | 2019-07-26 | 2024-01-09 | Google Llc | Robust radar-based gesture-recognition by user equipment |
US12008169B2 (en) | 2019-08-30 | 2024-06-11 | Google Llc | Radar gesture input methods for mobile devices |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102354345A (zh) * | 2011-10-21 | 2012-02-15 | 北京理工大学 | 一种具有体感交互方式的医学影像浏览设备 |
US20150343798A1 (en) * | 2012-11-30 | 2015-12-03 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Applying electric fields to erase regions of a print medium |
KR20170010288A (ko) * | 2015-07-18 | 2017-01-26 | 주식회사 나무가 | Multi Kinect기반 Seamless 제스처 인식 방법 |
CN106446801A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-02-22 | 清华大学 | 基于超声主动探测的微手势识别方法及系统 |
US20170060254A1 (en) * | 2015-03-03 | 2017-03-02 | Nvidia Corporation | Multi-sensor based user interface |
CN107749070A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-03-02 | 京东方科技集团股份有限公司 | 深度信息的获取方法和获取装置、手势识别设备 |
CN108268181A (zh) * | 2017-01-04 | 2018-07-10 | 奥克斯空调股份有限公司 | 一种非接触式手势识别的控制方法及装置 |
-
2018
- 2018-07-24 CN CN201810817268.2A patent/CN108958490B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102354345A (zh) * | 2011-10-21 | 2012-02-15 | 北京理工大学 | 一种具有体感交互方式的医学影像浏览设备 |
US20150343798A1 (en) * | 2012-11-30 | 2015-12-03 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Applying electric fields to erase regions of a print medium |
US20170060254A1 (en) * | 2015-03-03 | 2017-03-02 | Nvidia Corporation | Multi-sensor based user interface |
KR20170010288A (ko) * | 2015-07-18 | 2017-01-26 | 주식회사 나무가 | Multi Kinect기반 Seamless 제스처 인식 방법 |
CN106446801A (zh) * | 2016-09-06 | 2017-02-22 | 清华大学 | 基于超声主动探测的微手势识别方法及系统 |
CN108268181A (zh) * | 2017-01-04 | 2018-07-10 | 奥克斯空调股份有限公司 | 一种非接触式手势识别的控制方法及装置 |
CN107749070A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-03-02 | 京东方科技集团股份有限公司 | 深度信息的获取方法和获取装置、手势识别设备 |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11841933B2 (en) | 2019-06-26 | 2023-12-12 | Google Llc | Radar-based authentication status feedback |
US11868537B2 (en) | 2019-07-26 | 2024-01-09 | Google Llc | Robust radar-based gesture-recognition by user equipment |
US11790693B2 (en) | 2019-07-26 | 2023-10-17 | Google Llc | Authentication management through IMU and radar |
US11687167B2 (en) | 2019-08-30 | 2023-06-27 | Google Llc | Visual indicator for paused radar gestures |
US12008169B2 (en) | 2019-08-30 | 2024-06-11 | Google Llc | Radar gesture input methods for mobile devices |
CN110908516A (zh) * | 2019-10-03 | 2020-03-24 | 谷歌有限责任公司 | 促进用户熟练使用雷达手势来与电子设备交互 |
CN111240472A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-06-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 电子设备、手势识别装置和方法 |
CN111399642A (zh) * | 2020-03-09 | 2020-07-10 | 深圳大学 | 手势的识别方法、装置、移动终端和存储介质 |
CN111399642B (zh) * | 2020-03-09 | 2023-09-29 | 深圳大学 | 手势的识别方法、装置、移动终端和存储介质 |
CN113171472A (zh) * | 2020-05-26 | 2021-07-27 | 中科王府(北京)科技有限公司 | 一种消毒机器人 |
CN113766284A (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-07 | 云米互联科技(广东)有限公司 | 音量调节方法、电视机和存储介质 |
CN113766285A (zh) * | 2020-06-02 | 2021-12-07 | 云米互联科技(广东)有限公司 | 音量控制方法、电视机和存储介质 |
CN113420961A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-21 | 湖南森鹰智造科技有限公司 | 基于智能感知的铁路机车驾驶安全辅助系统 |
CN113420610A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-21 | 湖南森鹰智造科技有限公司 | 基于毫米波与激光雷达融合的人体手势识别方法、电子设备、存储介质 |
CN113791548A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-14 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 设备控制方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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