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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开了基于手势识别控制的智能家居系统，具体涉及手势识别技术领域，包括识别响应分析模块、深度运行状态分析模块、环境判断模块以及可用预警模块；通过采集识别响应信息和深度传感器稳定信息评估手势识别的可用性，并通过将手势转化颠簸评估值和深度帧率变异指数进行归一化处理计算手势识别可用预警系数，通过手势识别可用预警系数与手势识别评估阈值的比较，可用性预警模块可以在手势识别出现问题之前提前检测到潜在的性能下降或故障情况，使得维护人员可以及时采取措施来检查和维修手势识别系统；用户可以享受到高质量的手势识别与智能家居的交互体验，有助于提高用户的满意度。

主权项：1.基于手势识别控制的智能家居系统，其特征在于：包括识别响应分析模块、深度运行状态分析模块、环境判断模块以及可用预警模块；识别响应分析模块采集识别响应信息，通过对识别响应信息进行分析计算手势捕捉糟糕率和手势处理响应评估值，通过对手势捕捉糟糕率和手势处理响应评估值加权处理计算得到手势转化颠簸评估值；深度运行状态分析模块采集深度传感器稳定信息，深度传感器稳定信息通过深度帧率变异指数体现；环境判断模块获取识别光照度，通过判断识别光照度是否在可识别光照范围内，环境判断模块生成光照度不达标信号或光照度达标信号；可用预警模块在环境判断模块生成光照度达标信号时，将手势转化颠簸评估值和深度帧率变异指数进行归一化处理，根据归一化处理后的手势转化颠簸评估值和深度帧率变异指数计算手势识别可用预警系数；可用预警模块通过手势识别可用预警系数与手势识别评估阈值的比较，可用预警模块生成手势识别运行预警信号或手势识别运行正常信号；手势转化颠簸评估值的具体获取逻辑为：设定识别性能监测区间；获取在识别性能监测区间内进行手势识别的数量，并获取每次手势识别对应的手势捕捉时间；设定手势捕捉时间阈值；获取在识别性能监测区间内手势识别对应的手势捕捉时间大于手势捕捉时间阈值的数量；计算手势捕捉糟糕率，手势捕捉糟糕率为识别性能监测区间内手势识别对应的手势捕捉时间大于手势捕捉时间阈值的数量与识别性能监测区间内进行手势识别的数量的比值；将手势捕捉糟糕率标记为；获取识别性能监测区间内每个手势识别对应的手势处理时间，设定手势处理时间阈值；获取非正常手势处理时间；获取识别性能监测区间内非正常手势处理时间的数量，并对识别性能监测区间内的非正常手势处理时间进行编号，计算手势处理响应评估值，其表达式为：，其中，分别为识别性能监测区间内非正常手势处理时间的数量和识别性能监测区间内非正常手势处理时间的编号；，均为大于1的正整数；分别为手势处理响应评估值、识别性能监测区间内第个非正常手势处理时间以及手势处理时间阈值；深度帧率变异指数体现的获取逻辑为：设定帧率稳定监测区间；在帧率稳定监测区间内均等获取到个深度帧率，深度帧率为深度传感器每秒生成的深度图像帧数；对帧率稳定监测区间内获取到个深度帧率进行编号，对帧率稳定监测区间内深度帧率的波动程度进行分析，计算深度帧率变异指数，其表达式为：，其中，分别为在帧率稳定监测区间内深度帧率的数量和在帧率稳定监测区间内深度帧率的编号，，均为大于1的正整数；分别为深度帧率变异指数、在帧率稳定监测区间内第个深度帧率以及在帧率稳定监测区间内第个深度帧率。

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