[发明专利]一种嵌入式智能机器中的人机交互装置及处理方法

权利要求书

1.一种嵌入式智能机器中的人机交互装置，其特征在于：包括，

红外线发射器(1)，用于向探测区域发射红外线；

红外线摄像头(2)，用于捕捉红外线图像；

可见光摄像头(3)，用于捕捉可见光图像；

降噪模块(4)，用于对捕捉的图像进行降噪处理；

图像融合模块(5)，用于将红外线图像和见光图像进行融合；

运动路径合成模块(6)，用于使用捕捉到的静态图像合成动态运动路径；

运动路径特征存储模块(7)，用于存储预设的运动路径特征；

对比模块(8)，用于将运动路径合成模块(6)得到的动态运动路径与运动路径特征存储模块(7)中存储的运动路径特征进行比对；

控制模块(9)，用于根据比对结果进行对应的控制操作。

2.一种权利要求1所述的嵌入式智能机器中的人机交互装置的处理方法，其特征在于包括以下步骤：

A、红外线发射器(1)向探测区域发射红外线，红外线摄像头(2)和可见光摄像头(3)对探测区域同步获取图像；

B、降噪模块(4)对获取的红外线图像和可见光图像进行降噪处理；

C、图像融合模块(5)将红外线图像和见光图像进行融合；

D、运动路径合成模块(6)使用捕捉到的静态图像按照时间轴方向合成动态运动路径；

E、对比模块(8)将运动路径合成模块(6)合成的动态运动路径与运动路径特征存储模块(7)中存储的预设运动路径特征进行遍历对比；

F、控制模块(9)根据比对结果进行对应的控制操作。

3.根据权利要求2所述的嵌入式智能机器中的人机交互装置的处理方法，其特征在于：步骤B中，包括以下步骤，

B1、在红外图像中，使用滑动窗口对图像进行遍历，得到红外图像的噪声平均水平；

B2、根据噪声平均水平设定图像替换率，使用遍历过程中标记的噪声点的关联像素点对噪声点进行替换；

B3、计算进行替换后的红外图像与可见光图像的标准差矩阵，然后进行奇异值分解，提取特征向量；

B4、将步骤B3中提取的特征向量与可见光图像的特征向量进行对比，对可见光图像进行优化，使其特征向量与步骤B3提取的特征向量线性相关；

B5、使用滑动窗口对步骤B4中得到的可见光图像进行遍历，使用替换图像对其噪声点进行替换，使用的替换图像与步骤B2得到的红外图像线性相关。

4.根据权利要求3所述的嵌入式智能机器中的人机交互装置的处理方法，其特征在于：步骤C中，使用步骤B5得到的可见光图像和步骤B2得到的红外图像进行融合；计算可见光图像和红外图像中相同位置的差向量，融合过程中剔除差向量的欧氏距离大于阈值的红外图像区域。

5.根据权利要求2所述的嵌入式智能机器中的人机交互装置的处理方法，其特征在于：步骤E中，计算动态运动路径中各部分与预设的运动路径特征的平均相似度，删除相似度低于平均相似度50％的部分，然后计算各预设的运动路径特征与动态运动路径的相似命中次数以及每次相似命中的相似率的加权平均值，选取加权平均值最高的运动路径特征为命中特征。

6.根据权利要求2所述的嵌入式智能机器中的人机交互装置的处理方法，其特征在于：控制模块(9)外部通过串行通讯总线进行通讯，控制模块(9)内部采用Harvard并行结构。