CN109857251A - 智能家电的手势识别控制方法、装置、存储介质及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种智能家电的手势识别控制方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：监测指定区域是否存在用户手势；当所述指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离；根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化；根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。本发明能够在降低功耗的同时，减少对人体的辐射伤害，而且有效地提高了手势识别速度和识别准确率，实现了智能家电的精准控制。

Description

智能家电的手势识别控制方法、装置、存储介质及设备

技术领域

本发明涉及智能控制技术领域，尤其涉及一种智能家电的手势识别控制方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

随着人们生活水平不断提高，传统的家电控制已经不能满足用户的个性化需求。智能家电，能够通过传感器和处理芯片来捕捉和处理信息，除了根据住宅空间环境和用户需求自动设置和控制，用户还可以根据自身的习惯进行个性化控制，越开越被用户所喜爱。

目前的智能家电的主要控制方式为采用超声波手势感应、红外手势感应、或微波雷达手势感应实现控制系统。但是，超声波手势感应，需要设定基准面，使用方法负责繁琐，体验较差；红外手势感应，需要用户在感应区域20cm以内进行控制，限制了手势动作区域，操作十分不便；微波雷达手势感应，由于其存在辐射，长期处于工作状态会对人体有害。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种智能家电的手势识别控制方法、装置、存储介质及设备，能够在降低功耗的同时，减少对人体的辐射伤害，而且有效地提高了手势识别速度和识别准确率，实现了智能家电的精准控制。

本发明的一个方面，提供了一种智能家电的手势识别控制方法，所述方法包括：

监测指定区域是否存在用户手势；

当所述指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离；

根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化；

根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。

可选地，所述根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化，包括：

根据所述手势距离确定所述微波雷达传感器的回波能量分布范围，并将获取的所述雷达回波信号中不符合所述回波能量分布范围的信号过滤；

根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化。

可选地，所述根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化，包括：

根据过滤后的雷达回波信号得到用户手势的多普勒图像；

根据所述多普勒图像提取用户手势的手势特征，得到手势特征组合，并根据所述手势特征组合建立待识别手势模型；

利用神经网络将所述待识别手势模型与预设的手势模型集进行比较，得到所述待识别手势模型对应的手势动作及手势动作变化。

可选地，所述根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，包括：

根据识别出的手势动作及手势动作变化查找预设的映射关系，以获取与所述手势动作及手势动作变化对应的控制指令，所述预设的映射关系中包括手势动作及手势动作变化与控制指令之间的对应关系。

可选地，所述监测指定区域是否存在用户手势，包括：

获取红外检测装置监测到的经过所述指定区域后的红外接收信号；

根据所述红外接收信号识别所述指定区域是否存在用户手势。

本发明的另一个方面，提供了一种智能家电的手势识别控制装置，包括：

监测模块，用于监测指定区域是否存在用户手势；

获取模块，用于当所述监测模块监测到指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离；

识别模块，用于根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化；

控制模块，用于根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。

可选地，所述识别模块，包括：

预处理单元，用于根据所述手势距离确定所述微波雷达传感器的回波能量分布范围，并将获取的所述雷达回波信号中不符合所述回波能量分布范围的信号过滤；

识别单元，用于根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化。

可选地，所述识别单元，具体用于根据过滤后的雷达回波信号得到用户手势的多普勒图像；根据所述多普勒图像提取用户手势的手势特征，得到手势特征组合，并根据所述手势特征组合建立待识别手势模型；利用神经网络将所述待识别手势模型与预设的手势模型集进行比较，得到所述待识别手势模型对应的手势动作及手势动作变化。

可选地，所述监测模块，具体用于获取红外检测装置监测到的经过所述指定区域后的红外接收信号；根据所述红外接收信号识别所述指定区域是否存在用户手势。

本发明的再一个方面，提供了一种智能家电的手势识别控制系统，包括红外检测装置、微波雷达传感器以及如上所述的智能家电的手势识别控制装置；

所述红外检测装置，包括红外光发射器和红外光接收器，红外光发射器用于向所述指定区域发射红外信号，所述红外光接收器，用于接收经过所述指定区域后的红外信号；

所述微波雷达传感器，用于当所述指定区域存在用户手势时，根据所述智能家电的手势识别控制装置的控制向所述指定区域发射微波雷达信号，并接收经用户手势反射后的雷达回波信号。

此外，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

此外，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法的步骤。

本发明实施例提供的智能家电的手势识别控制方法、装置、存储介质及设备，结合手势监测结果控制微波雷达是否开启工作，降低功耗的同时，减少对人体的辐射伤害，绿色节能，并且将手势距离作为一项参数输入，优化手势识别处理技术，有效地提高了手势识别速度和识别准确率，实现了智能家电的精准控制。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明实施例的一种智能家电的手势识别控制方法的示意流程图；

图2为本发明实施例的一种智能家电的手势识别控制方法中步骤S13的内部流程示意图；

图3为本发明实施例的一种智能家电的手势识别控制装置的结构示意图；

图4为本发明实施例的一种智能家电的手势识别控制系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

随着人们生活水平不断提高，传统的家电控制已经不能满足个性化需求。为此，本发明提供一种智能家电的手势识别控制方法，利用微波雷达和红外传感器结合的手势控制，当红外检测到指定区域有手势时，唤醒微波雷达传感器；启动微波雷达传感器后，通过获取微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离，将其同时作为输入进行算法识别，根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化，增加手势距离可以识别速度增加和精度，最后根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，进行功能调节。本发明实现真正的智能化控制家电，减少辐射，降低功耗，绿色节能，识别精度高且识别速度快。

图1示意性示出了本发明一个实施例的智能家电的手势识别控制方法的流程图。参照图1，本发明实施例提出的智能家电的手势识别控制方法具体包括步骤S11～S14，如下所示：

S11、监测指定区域是否存在用户手势。

本实施例可通过以下步骤实现对指定区域是否存在用户手势的监测，具体如下：获取红外检测装置监测到的经过所述指定区域后的红外接收信号；根据所述红外接收信号识别所述指定区域是否存在用户手势。

S12、当所述指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离。

本实施例中，当所述指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器，通过微波雷达传感器获取经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离。当指定区域没不存在用户手势时，关闭微波雷达传感器，只有红外传感器工作，以减少微波对人体的辐射伤害。

其中，微波雷达模块，用于周期性向预设范围发射信号，并接受微波雷达返回信号。预设范围，即智能家电的监控范围，可根据实习需求调节；发射周期可根据实际需求进行设置。

本实施例中，采用微波雷达监测手势变化，具有抗干扰性强，用户手势识别距离远的优点，而且微波雷达传感器无需长期工作，结合手势监测结果控制微波雷达是否开启工作，降低功耗的同时，减少对人体的辐射伤害，绿色节能。

S13、根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化。

本实施两种，手势动作变化包括：角度、位移等多种参数变化。

其中，手势识别分析的主要方法采用边缘轮廓提取法、质心手指等多特征结合法以及指关节式跟踪法等。具体的，手势识别分析将模型参数空间里的轨迹分类到该空间里某个子集，利用神经网络将待识别的手势模型与已知的手势模型比较，从而识别出手势动作及手势动作变化。

本实施例中，在手势识别过程中，增加手势距离作为一项参数输入，进而能够增加识别率和识别速度。

S14、根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。

具体的，本实施例中可根据识别出的手势动作及手势动作变化查找预设的映射关系，以获取与所述手势动作及手势动作变化对应的控制指令，所述预设的映射关系中包括手势动作及手势动作变化与控制指令之间的对应关系。

本发明实施例提供的智能家电的手势识别控制方法，结合手势监测结果控制微波雷达是否开启工作，降低功耗的同时，减少对人体的辐射伤害，绿色节能，并且将手势距离作为一项参数输入，优化手势识别处理技术，有效地提高了手势识别速度和识别准确率，实现了智能家电的精准控制。

在本发明实施例中，步骤S13中的根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化，具体包括：根据所述手势距离确定所述微波雷达传感器的回波能量分布范围，并将获取的所述雷达回波信号中不符合所述回波能量分布范围的信号过滤；根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化。

本实施例中，用微波雷达检测手势的距离，作为手势识别的一项输入参数，在具体算法中，可以通过这一参数增加手势识别的精准度和识别速度。具体的，微波雷达具有测距功能，把它作为一个输入参数是有助于手势识别的精确度和识别速度的。因为在不同的距离下，微波雷达检测到的手势回波强度，能量分布等特征是不同的。如距离越远，回波强度越小，能量分布范围越小。因此，手势识别前可以首先判断手势距离，得到手势回波强度、能量区域的应该在的大致范围，再根据这个范围过滤不符合范围的信号。本发明手势距离的输入实现信号过滤功能，将获取的所述雷达回波信号中不符合所述回波能量分布范围的信号过滤，再把符合范围的信号进行特征提取，进性手势判断。这样就可以提高手势识别的精准度和识别速度。

在本发明实施例中，所述根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化，如图2所示，具体包括以下步骤：

S131、根据过滤后的雷达回波信号得到用户手势的多普勒图像。

S132、根据所述多普勒图像提取用户手势的手势特征，得到手势特征组合，并根据所述手势特征组合建立待识别手势模型。

S133、利用神经网络将所述待识别手势模型与预设的手势模型集进行比较，得到所述待识别手势模型对应的手势动作及手势动作变化。

本实施例中，利用微波雷达发射微波与接收微波信号，低通滤波处理和数模转化等处理技术，得到多普勒图像，进行特征提取，然后根据提取的特征组合，建立手势模型。接着采用机器学习对收集的数据集进行收集训练，用于用户重新设置预设动作。

具体的，特征提取是根据多普勒图像提取手势特征，如微波雷达的回波能量分布，微波雷达信号的频率偏移，手部移动的平均速度，手部距离微波雷达的距离等。通过主成量分析算法将多个特征组合成一个新的特征，成为一个训练样本。收集多个样本，采用学习算法(如Bagging算法)对收集的训练样本集合进行训练，以建立手势模型，存储。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

图3示意性示出了本发明一个实施例的智能家电的手势识别控制装置的结构示意图。参照图3，本发明实施例的智能家电的手势识别控制装置具体包括监测模块301、获取模块302、识别模块303以及控制模块304，其中：

监测模块301，用于监测指定区域是否存在用户手势；

获取模块302，用于当所述监测模块监测到指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离；

识别模块303，用于根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化；

控制模块304，用于根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。

在本发明实施例中，所述识别模块303，包括：

预处理单元，用于根据所述手势距离确定所述微波雷达传感器的回波能量分布范围，并将获取的所述雷达回波信号中不符合所述回波能量分布范围的信号过滤；

识别单元，用于根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化。

进一步地，所述识别单元，具体用于根据过滤后的雷达回波信号得到用户手势的多普勒图像；根据所述多普勒图像提取用户手势的手势特征，得到手势特征组合，并根据所述手势特征组合建立待识别手势模型；利用神经网络将所述待识别手势模型与预设的手势模型集进行比较，得到所述待识别手势模型对应的手势动作及手势动作变化。

在本发明实施例中，所述监测模块301，具体用于获取红外检测装置监测到的经过所述指定区域后的红外接收信号；根据所述红外接收信号识别所述指定区域是否存在用户手势。

在本发明实施例中，所述控制模块304，具体用于根据识别出的手势动作及手势动作变化查找预设的映射关系，以获取与所述手势动作及手势动作变化对应的控制指令，所述预设的映射关系中包括手势动作及手势动作变化与控制指令之间的对应关系。

图4示意性示出了本发明一个实施例的智能家电的手势识别控制系统的结构示意图。如图4所示，本发明实施例提供的智能家电的手势识别控制系统，包括红外检测装置100、微波雷达传感器200以及如上所述的智能家电的手势识别控制装置300，所述红外检测装置100，包括红外光发射器和红外光接收器，红外光发射器用于向所述指定区域发射红外信号，所述红外光接收器，用于接收经过所述指定区域后的红外信号；所述微波雷达传感器200，用于当所述指定区域存在用户手势时，根据所述智能家电的手势识别控制装置的控制向所述指定区域发射微波雷达信号，并接收经用户手势反射后的雷达回波信号；所述智能家电的手势识别控制装置300，包括监测模块、获取模块、识别模块以及控制模块，所述监测模块，用于监测指定区域是否存在用户手势，获取模块，用于当所述监测模块监测到指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离，识别模块，用于根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化，控制模块，用于根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。

本专利是利用微波雷达和红外传感器结合的手势控制，其包括微处理器、微处理器接有红外传感器、微波雷达传感器，微处理器的输出连接家电主板；当红外检测到手势固定区域有手势时，唤醒微波雷达传感器；微波雷达首先检测手势的距离，作为输入，同时将手势输入进行算法识别，增加手势距离可以识别速度增加和精度。当手势固定区域没有人的手势时，关闭微波传感器，只有红外传感器工作。最后识别出的手势对应命令控制家电主板，进行功能调节。本发明实现真正的智能化控制家电，绿色节能，识别精度高且识别速度快。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

本发明实施例提供的智能家电的手势识别控制方法、装置、存储介质及设备，结合手势监测结果控制微波雷达是否开启工作，降低功耗的同时，减少对人体的辐射伤害，绿色节能，并且将手势距离作为一项参数输入，优化手势识别处理技术，有效地提高了手势识别速度和识别准确率，实现了智能家电的精准控制。

此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

本实施例中，所述智能家电的手势识别控制装置集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

本发明实施例提供的电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个智能家电的手势识别控制方法实施例中的步骤，例如图1所示的S11、监测指定区域是否存在用户手势。S12、当所述指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离。S13、根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化。S14、根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。或者，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各智能家电的手势识别控制装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示的监测模块301、获取模块302、识别模块303以及控制模块304。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述智能家电的手势识别控制装置中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成监测模块301、获取模块302、识别模块303以及控制模块304。

所述电子设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述电子设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，本实施例中的电子设备可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述电子设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种智能家电的手势识别控制方法，其特征在于，所述方法包括：

监测指定区域是否存在用户手势；

当所述指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离；

根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化；

根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化，包括：

根据所述手势距离确定所述微波雷达传感器的回波能量分布范围，并将获取的所述雷达回波信号中不符合所述回波能量分布范围的信号过滤；

根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化，包括：

根据过滤后的雷达回波信号得到用户手势的多普勒图像；

根据所述多普勒图像提取用户手势的手势特征，得到手势特征组合，并根据所述手势特征组合建立待识别手势模型；

利用神经网络将所述待识别手势模型与预设的手势模型集进行比较，得到所述待识别手势模型对应的手势动作及手势动作变化。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，包括：

根据识别出的手势动作及手势动作变化查找预设的映射关系，以获取与所述手势动作及手势动作变化对应的控制指令，所述预设的映射关系中包括手势动作及手势动作变化与控制指令之间的对应关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测指定区域是否存在用户手势，包括：

获取红外检测装置监测到的经过所述指定区域后的红外接收信号；

根据所述红外接收信号识别所述指定区域是否存在用户手势。

6.一种智能家电的手势识别控制装置，其特征在于，包括：

监测模块，用于监测指定区域是否存在用户手势；

获取模块，用于当所述监测模块监测到指定区域存在用户手势时，启动微波雷达传感器并获取所述微波雷达传感器经用户手势反射后的雷达回波信号和所述微波雷达传感器与用户手势之间的手势距离；

识别模块，用于根据所述雷达回波信号和手势距离识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化；

控制模块，用于根据识别出的手势动作及手势动作变化生成对应的控制指令，并执行所述控制指令实现智能家电控制。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述识别模块，包括：

预处理单元，用于根据所述手势距离确定所述微波雷达传感器的回波能量分布范围，并将获取的所述雷达回波信号中不符合所述回波能量分布范围的信号过滤；

识别单元，用于根据过滤后的雷达回波信号识别所述用户手势的手势动作及手势动作变化。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别单元，具体用于根据过滤后的雷达回波信号得到用户手势的多普勒图像；根据所述多普勒图像提取用户手势的手势特征，得到手势特征组合，并根据所述手势特征组合建立待识别手势模型；利用神经网络将所述待识别手势模型与预设的手势模型集进行比较，得到所述待识别手势模型对应的手势动作及手势动作变化。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述监测模块，具体用于获取红外检测装置监测到的经过所述指定区域后的红外接收信号；根据所述红外接收信号识别所述指定区域是否存在用户手势。

10.一种智能家电的手势识别控制系统，其特征在于，包括红外检测装置、微波雷达传感器以及如权利要求6-9任一项所述的智能家电的手势识别控制装置；

所述红外检测装置，包括红外光发射器和红外光接收器，红外光发射器用于向所述指定区域发射红外信号，所述红外光接收器，用于接收经过所述指定区域后的红外信号；

所述微波雷达传感器，用于当所述指定区域存在用户手势时，根据所述智能家电的手势识别控制装置的控制向所述指定区域发射微波雷达信号，并接收经用户手势反射后的雷达回波信号。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。

12.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5任一项所述方法的步骤。