CN109598998A - 基于手势识别的电网培训可穿戴设备及其交互方法 - Google Patents

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王林富
杨慧敏
章聪
范蕾
田松林
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Abstract

一种基于手势识别的电网培训可穿戴设备，用于配电网作业仿真培训系统，包括头戴式显示模块和手势识别模块，其中，手势识别模块，设置在头戴式显示模块的前端，用于识别操作者的手势信号，基于识别的手势信号生成操作配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令；头戴式显示模块，用于显示根据操作指令对虚拟化设备进行操作过程和/或操作结果。本发明使得操作者在操作过程中，可以脱离实体控制按键，识别人的自然手势，学习成本低，使用门槛低；通过识别多种手势，自然使用双手，灵活性强；能够更符合配电网仿真作业仿真培训的使用习惯，给培训者更真实的操作体验，激发培训者的兴趣，提升培训效率。

Description

基于手势识别的电网培训可穿戴设备及其交互方法
技术领域
本发明涉及配电网作业培训技术领域，尤其涉及一种用于配电网作业培训领域的基于手势识别的虚拟现实可穿戴设备及其交互方法。
背景技术
传统的电力行业培训主要采用会议室讲解培训和现场实物操作培训等方法。针对内部员工的培训，需要反复进行操练，在实际业务的培训当中危险系数较大，实际操作次数很少，效果不佳。针对外部群体(如社会大众群体)的参观学习型的培训，更是少之又少，其主要原因在于电力设备是高危险型设备，设备比较笨重，在培训的过程中很难精细化指导。
虚拟现实技术是仿真技术的一个重要分支方向。虚拟现实技术使用计算机，利用相关技术和软、硬件工具生成实时动态的、三维立体而且纹理逼真的图像和场景，并使其可以模仿人类的各种感知，并利用传感器与用户进行交互。通过虚拟仿真模拟电网实际操作场景，可以方便对电网系统员工进行培训，降低危险系数。
虚拟现实头盔，即VR头显(虚拟现实头戴式显示器)是一种利用头戴式显示器将人的对外界的视觉、听觉封闭，引导用户产生一种身在虚拟环境中的感觉。VR头盔的出现大大方便了配电网仿真作业仿真培训需求，但是目前阶段的VR头盔多为主动式VR头盔，需要使用VR手柄进行交互，不便于电网培训的实际操作。
发明内容
本发明针对上述技术问题，提出一种基于手势识别的电网培训可穿戴设备及其交互方法。
本发明所提出的技术方案如下：
本发明提出了一种基于手势识别的电网培训可穿戴设备，用于配电网作业仿真培训系统，包括头戴式显示模块和手势识别模块，其中，
所述手势识别模块，设置在所述头戴式显示模块的前端，用于识别操作者的手势信号，基于识别的所述手势信号生成操作所述配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令；
所述头戴式显示模块，用于显示根据所述操作指令对所述虚拟化设备进行操作过程和/或操作结果。
本发明上述的配电网作业仿真培训系统中，作业实践模块还用于针对业务设计相应的操作情景；并在操作情景下给出相应的风险提示以及智能指引。
本发明上述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备中，所述手势识别模块包括深度摄像头、手势识别单元、指令生成单元，
所述深度摄像头，用于采集所述操作者的手势的深度图像；
所述手势识别单元，电连接于所述深度摄像头，用于对所述深度图像进行滤波处理并提取所述深度图像的手势特征向量；
所述指令生成单元，电连接于所述手势识别单元，用于对提取到的所述手势特征向量进行匹配，根据匹配结果，生成对应的操作指令。
本发明上述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备中，所述手势识别模块还包括手势存储单元和手势预定义单元，
所述深度摄像头，还用于采集不同场景下多种预定义手势的深度图像；
所述手势预定义单元，电连接于所述深度摄像头，用于对采集到的深度图像进行分类训练，建立手势分类模型；
所述手势存储单元，电连接于所述手势预定义单元和所述指令生成单元，用于存储所述手势分类模型。
本发明上述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备中，所述手势预定义单元通过CNN网络进行分类训练。
本发明上述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备中，所述深度摄像头为TOF深度摄像头、结构光深度摄像头或双目成像深度摄像头中的一种。
本发明还提出了一种基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法，用于配电网作业仿真培训系统，包括以下步骤：
由设置在头戴式显示模块的前端的手势识别模块识别操作者的手势信号，基于识别的所述手势信号生成操作所述配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令；
由所述头戴式显示模块显示根据所述操作指令对所述虚拟化设备进行操作过程和/或操作结果。
本发明上述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法中，由设置在头戴式显示模块的前端的手势识别模块识别操作者的手势信号，基于识别的所述手势信号生成操作所述配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令的所述步骤包括：
由深度摄像头采集所述操作者的手势的深度图像；
由手势识别单元对所述深度图像进行滤波处理并提取所述深度图像的手势特征向量；
由指令生成单元对提取到的所述手势特征向量进行匹配，根据匹配结果，生成对应的操作指令。
本发明上述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法中，还包括：
由所述深度摄像头用于采集不同场景下多种预定义手势的深度图像；
由手势预定义单元对采集到的深度图像进行分类训练，建立手势分类模型；
由所述手势存储单元存储所述手势分类模型。
本发明上述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法中，所述手势预定义单元通过CNN网络进行分类训练。
本发明上述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法中，所述深度摄像头为TOF深度摄像头、结构光深度摄像头或双目成像深度摄像头中的一种。
本发明的基于手势识别的电网培训可穿戴设备，相对于传统的做法，通过手势识别模块识别操作着的手势深度图像，经分类匹配后，转换为操作配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令，由此，使得操作者在操作过程中，可以脱离实体控制按键，识别人的自然手势，学习成本低，使用门槛低；通过识别多种手势，自然使用双手，灵活性强；能够更符合配电网仿真作业仿真培训的使用习惯，给培训者更真实的操作体验，激发培训者的兴趣，提升培训效率。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1示出了本发明优选实施例的基于手势识别的电网培训可穿戴设备的功能模块示意图；
图2示出了图1所示的基于手势识别的电网培训可穿戴设备的手势识别模块的功能模块示意图。
具体实施方式
本发明所要解决的技术问题是：需要一种可以摆脱手柄控制的电网培训可穿戴设备。本发明就该技术问题而提出的技术思路是：构造一种基于手势识别的电网培训可穿戴设备，通过手势识别模块识别操作着的手势深度图像，经分类匹配后，转换为操作配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令，由此，使得操作者在操作过程中，可以脱离实体控制按键，能够更符合配电网仿真作业仿真培训的使用习惯，给培训者更真实的操作体验，激发培训者的兴趣，提升培训效率。
为了使本发明的技术目的、技术方案以及技术效果更为清楚，以便于本领域技术人员理解和实施本发明，下面将结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
如图1所示，图1示出了本发明优选实施例的基于手势识别的电网培训可穿戴设备的功能模块示意图。该基于手势识别的电网培训可穿戴设备，用于配电网作业仿真培训系统，包括头戴式显示模块100以及手势识别模块200；所述手势识别模块200，设置在所述头戴式显示模块100的前端，用于识别操作者的手势信号，基于识别的所述手势信号生成操作所述配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令；所述头戴式显示模块100，用于显示根据所述操作指令对所述虚拟化设备进行操作过程和/或操作结果。
在上述技术方案中，头戴式显示模块100为VR眼镜。虚拟化设备虽然无实体，但是在实际应用中具有对应真实设备的所有功能，其操作过程和对应真实设备也没有任何差别。通过VR眼镜可以呈现根据操作者的手势产生的操作命令对虚拟化设备的操作过程。
在上述技术方案中，手势识别模块200用于识别操作者的手势，并将操作者的手势转换为可以控制虚拟设备的操作指令。具体地，如图2所示，手势识别模块200包括：
深度摄像头210，用于采集所述操作者的手势的深度图像；
手势识别单元220，电连接于所述深度摄像头210，用于对所述深度图像进行滤波处理并提取所述深度图像的手势特征向量；
指令生成单元230，电连接于所述手势识别单元220，用于对提取到的所述手势特征向量进行匹配，根据匹配结果，生成对应的操作指令；
所述深度摄像头210，还用于采集不同场景下多种预定义手势的深度图像；
所述手势预定义单元240，电连接于所述深度摄像头210，用于对采集到的深度图像进行分类训练，建立手势分类模型；
所述手势存储单元250，电连接于所述手势预定义单元240和所述指令生成单元230，用于存储所述手势分类模型。
具体地，在本实施例中，深度摄像头为TOF深度摄像头、结构光深度摄像头或双目成像深度摄像头中的一种。进一步地，在本发明一实施例中，采用RealSense D435深度摄像头。
具体地，在本实施例中，首先通过深度摄像头210采集不同场景下的训练样本，每个训练样本包含了多种预定义手势的三维深度图像，并将采集到的深度图像传送至手势预定义单元240内；手势预定义单元240通过CNN网络对深度摄像头采集到的深度图像进行分类训练，并建立手势分类模型；在使用时，深度摄像头210获取操作者所做出的手势的深度图像，并将采集到的深度图像传送至手势识别单元220内；手势识别单元220对深度图像进行滤波处理并提取深度图像的手势特征向量，指令生成单元230对提取到的手势特征向量进行匹配，根据匹配结果，生成对应的操作指令。
本发明的基于手势识别的电网培训可穿戴设备，可以识别多种手势，自然使用双手，灵活性强；能够更符合配电网仿真作业仿真培训的使用习惯，给培训者更真实的操作体验，激发培训者的兴趣，提升培训效率。
进一步地，本发明提出了一种基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法，用于配电网作业仿真培训系统，包括以下步骤：
步骤S1、由设置在头戴式显示模块的前端的手势识别模块识别操作者的手势信号，基于识别的所述手势信号生成操作所述配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令；
步骤S2、由所述头戴式显示模块显示根据所述操作指令对所述虚拟化设备进行操作过程和/或操作结果。
进一步地，在步骤S1中，包括：
由深度摄像头采集所述操作者的手势的深度图像；
由手势识别单元对所述深度图像进行滤波处理并提取所述深度图像的手势特征向量；
由指令生成单元对提取到的所述手势特征向量进行匹配，根据匹配结果，生成对应的操作指令。
进一步地，本发明提供的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法还包括:
由所述深度摄像头用于采集不同场景下多种预定义手势的深度图像；
由手势预定义单元对采集到的深度图像进行分类训练，建立手势分类模型；
由所述手势存储单元存储所述手势分类模型。
本发明的基于手势识别的电网培训可穿戴设备，通过手势识别模块识别操作着的手势深度图像，经分类匹配后，转换为操作配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令，由此，使得操作者在操作过程中，可以脱离实体控制按键，识别人的自然手势，学习成本低，使用门槛低；通过识别多种手势，自然使用双手，灵活性强；能够更符合配电网仿真作业仿真培训的使用习惯，给培训者更真实的操作体验，激发培训者的兴趣，提升培训效率。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种基于手势识别的电网培训可穿戴设备，用于配电网作业仿真培训系统，其特征在于，包括头戴式显示模块和手势识别模块，其中，
所述手势识别模块，设置在所述头戴式显示模块的前端，用于识别操作者的手势信号，基于识别的所述手势信号生成操作所述配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令；
所述头戴式显示模块，用于显示根据所述操作指令对所述虚拟化设备进行操作过程和/或操作结果。
2.根据权利要求1所述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备，其特征在于，所述手势识别模块包括深度摄像头、手势识别单元、指令生成单元，
所述深度摄像头，用于采集所述操作者的手势的深度图像；
所述手势识别单元，电连接于所述深度摄像头，用于对所述深度图像进行滤波处理并提取所述深度图像的手势特征向量；
所述指令生成单元，电连接于所述手势识别单元，用于对提取到的所述手势特征向量进行匹配，根据匹配结果，生成对应的操作指令。
3.根据权利要求2所述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备，其特征在于，所述手势识别模块还包括手势存储单元和手势预定义单元，
所述深度摄像头，还用于采集不同场景下多种预定义手势的深度图像；
所述手势预定义单元，电连接于所述深度摄像头，用于对采集到的深度图像进行分类训练，建立手势分类模型；
所述手势存储单元，电连接于所述手势预定义单元和所述指令生成单元，用于存储所述手势分类模型。
4.根据权利要求3所述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备，其特征在于，所述手势预定义单元通过CNN网络进行分类训练。
5.根据权利要求2所述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备，其特征在于，所述深度摄像头为TOF深度摄像头、结构光深度摄像头或双目成像深度摄像头中的一种。
6.一种基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法，用于配电网作业仿真培训系统，其特征在于，包括以下步骤：
由设置在头戴式显示模块的前端的手势识别模块识别操作者的手势信号，基于识别的所述手势信号生成操作所述配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令；
由所述头戴式显示模块显示根据所述操作指令对所述虚拟化设备进行操作过程和/或操作结果。
7.根据权利要求6所述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法，其特征在于，由设置在头戴式显示模块的前端的手势识别模块识别操作者的手势信号，基于识别的所述手势信号生成操作所述配电网作业仿真培训系统的虚拟化设备的操作指令的所述步骤包括：
由深度摄像头采集所述操作者的手势的深度图像；
由手势识别单元对所述深度图像进行滤波处理并提取所述深度图像的手势特征向量；
由指令生成单元对提取到的所述手势特征向量进行匹配，根据匹配结果，生成对应的操作指令。
8.根据权利要求7所述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法，其特征在于，还包括：
由所述深度摄像头用于采集不同场景下多种预定义手势的深度图像；
由手势预定义单元对采集到的深度图像进行分类训练，建立手势分类模型；
由所述手势存储单元存储所述手势分类模型。
9.根据权利要求8所述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法，其特征在于，所述手势预定义单元通过CNN网络进行分类训练。
10.根据权利要求7中所述的基于手势识别的电网培训可穿戴设备交互方法，其特征在于，所述深度摄像头为TOF深度摄像头、结构光深度摄像头或双目成像深度摄像头中的一种。
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