[发明专利]一种基于超声波手势识别的智能开关装置及处理方法在审

专利信息
申请号: 201510372421.1 申请日: 2015-06-29
公开(公告)号: CN104993813A 公开(公告)日: 2015-10-21
发明(设计)人: 蒋泰;王皓奎;秦建息;邓家明 申请(专利权)人: 广西瀚特信息产业股份有限公司
主分类号: H03K17/94 分类号: H03K17/94
代理公司: 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 代理人: 周玉红
地址: 541004 广西壮族*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 超声波 手势 识别 智能 开关 装置 处理 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及智能开关技术领域,尤其是一种基于超声波手势识别的智能开关装置及处理方法。

背景技术

基于手势识别技术,各厂商推出不同原理的手势识别控制装置,其中应用最为广泛的是利用摄像头实现,其他方案例如红外识别、电场识别、也在不断推出新的产品与技术。但这些控制装置各自有着一些缺陷,例如工作区域有限,小于90度,受光线变化影响,功耗大,后台复杂硬件支持,识别模块体积大。

发明内容

本发明提供一种基于超声波手势识别的智能开关装置及处理方法,对独立的用电装置进行智能控制,利用超声波手势识别技术取代机械开关,实现自然交互。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种基于超声波手势识别的智能开关装置,包括超声波手势识别模块、处理模块、电源控制模块和反馈模块,

所述超声波手势识别模块,用于接收并识别手势动作,并将识别后的手势动作进行数字量化处理,得到该手势动作的量化数据;

所述处理模块,用于将所述手势动作的量化数据与预先存储的量化数据进行匹配,并根据匹配结果发出执行指令;还用于将所述电源控制模块返回的控制处理结果发送至所述反馈模块中;

所述电源控制模块,用于根据执行指令对用电装置进行接通或关断的控制,并将控制处理结果返回至所述处理模块;

所述反馈模块,用于将接收到的所述控制处理结果发送至客户端中。

本发明的有益效果是:本装置基于超声波手势识别技术,对独立的用电装置进行智能控制,利用超声波手势识别技术取代机械开关,对环境光线无要求,实现自然交互,对用电设备进行本地智能化控制,并将控制处理结果发送给客户端,更好的掌握用电装置的开关情况。

在上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。

进一步,所述超声波手势识别模块包括识别单元和数字量化处理单元,

所述识别单元,用于接收手势动作,并识别出手势动作产生的空气振动的频率;

所述数字量化处理单元,用于将所述手势动作产生的空气振动的频率进行数字量化处理,得到该手势动作的量化数据。

采用上述进一步方案的有益效果是:在识别距离内,超声波手势识别模块可在黑暗环境中,识别出空气振动的频率,工作区域180度范围内对手势动作正确识别。

进一步,所述处理模块包括量化数据录入单元、匹配单元和处理结果发送单元,

所述量化数据录入单元,用于预先存储接通量化数据和关断量化数据;

所述匹配单元,用于将检测到的所述手势动作的量化数据与预先存储的接通量化数据以及关断量化数据分别进行匹配,当所述手势动作的量化数据与预先存储的接通的量化数据相匹配,则发出接通执行指令,当所述手势动作的量化数据与预先存储的关断的量化数据相匹配,则发出关断执行指令,如果均不匹配,则不执行操作;

所述处理结果发送单元,用于将所述电源控制模块返回的已接通的控制处理结果或已关断的控制处理结果发送至所述反馈模块中。

采用上述进一步方案的有益效果是:利用超声波手势识别技术取代机械开关,实现自然交互,对用电设备进行本地智能化控制。

进一步,所述反馈模块包括用于与客户端建立连接的无线收发设备,所述反馈模块将所述电源控制模块的控制处理结果通过无线收发设备发送至客户端中;所述无线收发设备具体可采用WIFI、Zigbee、3G/4G、Bluetooth其中的一种无线通信技术的收发设备。

采用上述进一步方案的有益效果是:使用户及时了解连通和关断用电设备状态。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下:一种超声波手势识别的智能开关装置的系统,包括用电装置、所述的基于超声波手势识别的智能开关装置和智能终端,系统中结合超声波手势识别技术,超声波手势识别模块可在黑暗环境中,工作区域180度范围内对手势动作正确识别,处理模块接收手势动作的量化数据后进行匹配处理,对电源控制模块发出动作指令,从而实现对用电设备的智能控制,利用超声波手势识别技术取代机械开关,再应用无线通信技术(WIFI,Zigbee,3G/4G,Bluetooth)将控制处理结果发送给客户端,更好的掌握用电装置的开关情况。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下:一种基于超声波手势识别的智能开关的处理方法,包括以下步骤:

步骤S1:接收并识别手势动作,并将识别后的手势动作进行数字量化处理,得到该手势动作的量化数据;

步骤S2:将所述手势动作的量化数据与预先存储的量化数据进行匹配,得出匹配结果;

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