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[发明专利]基于手势控制的智能轮椅系统及控制方法-CN201710509586.8有效
发明人：王萍;茹峰;黄鹤;张倩 -专利权人：长安大学
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明属于智能轮椅控制技术领域，具体是一套基于手势控制的智能轮椅系统及控制方法。摄像头视频采集模块采集手势图像，手势检测模块接收来自摄像头视频采集模块采集到的手势图像，检测分析并提取出图像中的手势信息，手势识别模块接收来自手势检测模块的手势信息，并识别手势信息；手势信息无线传输模块接收手势识别模块识别后的手势信息并将该手势信息传回给智能轮椅的控制器；智能轮椅的控制器，接收手势信息，并按照手势信息对智能轮椅进行控制。本发明使人们能够通过手势来控制轮椅动作，具有方便、可靠的特点。
基于手势控制智能轮椅系统方法

[发明专利]全局触摸手势识别方法-CN202310449386.3有效
发明人：王伟男;史晶;庞毅;宁思光;张超;彭欢;郭俊余;魏立峰;程启 -专利权人：麒麟软件有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F3/041 文献下载
摘要：本发明涉及全局触摸手势识别方法，包括如下步骤：初始化手势识别器；获取手势触摸全局事件；初始化手势列表，处理手势触摸全局事件，将手势列表中与手势触摸全局事件不相符的手势删除，针对最终剩下的手势发出start信号或trigger信号；其中，start信号表示相应的手势作出后就触发动作，trigger信号表示相应的手势完成后再触发动作；手势识别器接收手势的start信号或trigger信号，并由此触发相应的动作本发明提供了对多指手势的支持，支持在多种国产PC和国产触摸屏下的多指手势识别和多指手势动作执行，同时兼容X11和Wayland环境。
全局触摸手势识别方法

[发明专利]一种仿生手及其手势控制方法、服务器及存储介质-CN202210154830.4在审
发明人：韩璧丞;黄琦;阿迪斯;程交;周建吾;王俊霖;张之 -专利权人：深圳市心流科技有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于仿生手的手势控制方法、服务器及存储介质，所述方法包括：获取仿生手在预设时间段的各手势操作的历史数据；对每个手势操作的历史数据进行统计分析，得到每个手势操作的关联手势模板集；获取当前手势操作和当前手势操作后采集的肌电数据，并基于肌电数据对当前手势操作的关联手势模板集进行匹配，确定目标手势模板，其中，目标手势模板为当前手势操作的下一步操作。本发明实施例通过对仿生手在预设时间段的各手势操作的历史数据的统计分析得到每个手势即将执行的有关联的手势模板，然后将当前手势操作采集的肌电数据在缩小范围的关联手势模板集中匹配，从而迅速匹配出当前手势操作后的下一步手势，提高手势控制效率。
一种生手及其手势控制方法服务器存储介质

[发明专利]一种车载手势交互方法、装置和计算机存储介质-CN202310682042.7在审
发明人：张振 -专利权人：武汉路特斯汽车有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请涉及车辆控制技术领域，特别涉及一种车载手势交互方法、装置和计算机存储介质；车载手势交互方法包括获取实时手势对应的实时手势信息；实时手势信息包括实时手势图像；将实时手势图像输入训练后的手势特征提取模型进行特征提取，得到实时手势对应的实时手势特征；手势特征提取模型基于与样本手势对应的关联样本图像以及非关联样本图像进行对比训练得到；将实时手势特征与至少一个预存储手势的特征进行特征对比，确定至少一个对比结果；在任一对比结果表征实时手势与任一预存储手势相匹配的情况下，执行任一预存储手势对应的交互指令；通过提高手势交互过程中的特征提取精度，进而提高手势交互过程中手势识别精度，提高用户的交互体验。
一种车载手势交互方法装置计算机存储介质

[发明专利]手势识别方法和装置、虚拟现实设备、可编程设备-CN201611239018.2有效
发明人：李文凤;张超;张绍谦 -专利权人：歌尔科技有限公司
申请日： 2016-12-28 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了手势识别方法和装置、虚拟现实设备和可编程设备。所述方法包括：对拍摄获得的真实手势图片进行处理，得到真实手势轮廓图；从真实手势轮廓图中提取出特征向量；将真实手势轮廓图的特征向量和各个标准手势轮廓图的特征向量做逐一对比，确定与真实手势轮廓图最接近的标准手势轮廓图作为相似标准手势轮廓图；计算真实手势轮廓图和相似标准手势轮廓图的差异，如果差异在一定范围内，则将相似标准手势轮廓图对应的标准手势作为识别出的手势，否则，调整相似标准手势轮廓图对应的标准手势的自由度参数，使得调整后的标准手势的轮廓图和真实手势轮廓图的差异在一定范围内，将调整后的标准手势作为识别出的手势。
手势识别方法装置虚拟现实设备可编程

[发明专利]一种触摸屏操作手势管理系统及方法-CN201010299370.1无效
发明人：张杰 -专利权人：南京点面光电有限公司
申请日： 2010-09-27 - 公布日： 2011-02-16 - 主分类号： G06F3/041 文献下载
摘要：本发明公开一种触摸屏操作手势管理方法，包括添加操作手势步骤和删除操作手势步骤：选择添加或删除操作手势步骤；用户通过触摸屏输入手势；获取用户通过触摸屏输入的手势数据；提取手势特征信息；若选择添加操作手势，则将提取的手势特征信息与系统中预定义的手势特征信息进行匹配，相同则重新输入手势，否则将手势特征信息添加到系统中；若选择删除操作手势，则将提取的手势特征信息与预定义的手势特征信息进行匹配，若相同则删除系统中预定义的手势特征信息，否则重新输入手势。此种管理方法可使得触摸屏的手势操作更加符合用户使用习惯，并缩短手势操作的响应时间，提高准确度。本发明还公开一种基于前述触摸屏操作手势管理方法的管理系统。
一种触摸屏操作手势管理系统方法

[发明专利]可穿戴设备及其控制方法-CN201510514614.6在审
发明人：石英乔 -专利权人：上海汽车集团股份有限公司
申请日： 2015-08-20 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：所述可穿戴设备的控制方法包括采集命令手势的手势信息；对所采集的命令手势的手势信息进行处理，获得命令手势的手势信息向量；将所获得的命令手势的手势信息向量与所定义的命令手势的手势特征向量进行匹配，识别所述命令手势；将与所述命令手势对应的控制指令发送至其他被控制设备。并且，通过手势控制其他设备，可以更加方便用户使用。
穿戴设备及其控制方法

[发明专利]手势识别方法、系统、介质及设备-CN202110485424.1在审
发明人：韦天健;王忱 -专利权人：恒睿（重庆）人工智能技术研究院有限公司
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于视觉识别技术领域，尤其涉及一种手势识别方法、系统、介质及设备。本发明旨在解决如何准确且高效地对训练手势识别模型的手势图像进行标注，以提高手势识别模型的训练效率与准确性的技术问题。为此目的，本发明的手势识别方法包括：采集不同场景下不同类别手势的视频，并从中抽取多帧图像，根据手势的图像特征与手势的类别生成图像标签，构建手势识别训练集；应用手势识别训练集对分类识别模型进行训练，以获取手势分类识别模型；采用手势分类识别模型对待检测图像进行手势识别。本发明通过自动获取手势图像特征，结合手势类别，构建手势识别训练集，对手势分类识别模型进行训练，训练过程更为准确高效。
手势识别方法系统介质设备

[发明专利]一种结合二进制编码和类-Hausdorff距离的手势识别方法-CN201510151404.5有效
发明人：冯志全;杨学文 -专利权人：济南大学
申请日： 2015-04-01 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明的结合手势二进制编码和类‑Hausdorff距离的手势识别方法，特征在于：首先将手势图像标准化，并将其等分为多个子区域；通过比较手势库中手势图像与待识别手势图像，选取手势库中与待识别手势图像最为接近的前l个作为候选手势；然后通过计算候选手势图像与待识别手势图像的类‑Hausdorff距离，使类‑Hausdorff距离取最小值的动态手势即为识别结果。本发明的手势识别方法，解决了基于视觉的动态手势识别方法受旋转、平移、缩放的影响大，识别实时性不高，对相近手势区分度较小的问题，手势识别过程中待识别图像与手势库中图像的对比计算量适中，识别效率和准确性高，
一种结合二进制编码 hausdorff 距离手势识别方法

[发明专利]一种自动检测非手势模式的手势分割识别方法及系统-CN201210436545.8有效
发明人：黄美玉;陈益强;纪雯 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2012-11-05 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动检测非手势模式的手势分割识别方法及系统，该方法包括：步骤1，基于摄像头和传感器采集的异构数据训练手势动作识别模型，利用所述手势动作识别模型构建阈值模型，手势动作识别模型和阈值模型构成手势分割模型；步骤2，利用所述手势分割模型从输入的连续动作序列中自动检测非手势模式；步骤3，利用所述非手势模式训练非手势动作识别模型；步骤4，基于非手势动作识别模型扩展手势分割模型，对输入的连续动作序列进行分割识别本发明，使得手势分割识别系统能够更好的表征非手势模式，减少了将非手势模式误判为手势模式的概率，提高了手势分割算法的准确性。
一种自动检测手势模式分割识别方法系统

[发明专利]手势测试方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201710614421.7有效
发明人：彭海波 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2017-07-25 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种手势测试方法方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：接收手势测试请求，所述手势测试请求携带有手势标识；根据所述手势标识获取手势测试脚本，其中，所述手势测试脚本根据输入手势的控件信息序列以及手势测试脚本生成模板生成；根据所述手势测试脚本对被测应用进行手势测试，所述手势测试脚本包括用于模拟所述输入手势的动作指令序列，所述动作指令序列依次包括对所述输入手势的起始控件调用点击事件函数进行操作的测试指令以及在所述输入手势的相邻控件之间依次调用滑动事件函数进行操作的测试指令；获取所述手势测试脚本对应的手势测试结果。
手势测试方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]黑屏手势的识别方法、装置、存储介质及移动终端-CN201710633677.2有效
发明人：石仁栋;韩通;汪昊;郭明强;张强 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06F3/0488 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种黑屏手势的识别方法、装置、存储介质及移动终端。该方法包括：在检测到用户输入黑屏手势时，按照设定周期读取触摸芯片中针对黑屏手势的手势数据；在手势数据满足预设匹配条件且不包含预设结束标识时，根据已读取的手势坐标确定黑屏手势轨迹；将黑屏手势轨迹与预设手势轨迹集中至少一个预设手势轨迹进行匹配；当黑屏手势轨迹与所有预设手势轨迹均不匹配时，停止手势数据的读取操作。解决了用户输入未被开启的手势或用户发生误操作输入错误手势时，所有的手势数据均会被驱动层读取并识别，应用层也会由驱动层读取该手势数据，从而造成资源的浪费的问题，达到了减少数据读取量和处理量、降低系统功耗的效果
黑屏手势识别方法装置存储介质移动终端

[发明专利]手势触控方法和手势触控系统-CN202010056983.6有效
发明人：黄寅修 -专利权人：业成科技（成都）有限公司;业成光电（深圳）有限公司;英特盛科技股份有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F3/041 文献下载
摘要：本发明涉及一种手势触控方法及手势触控系统，手势触控方法包括接收第1次手势信号，并启动计时；判断计时是否达到预设时间；当计时没有达到预设时间时，再次接收手势信号；判断接收的手势信号是否达到预设次数N；当接收的手势信号达到预设次数N时，以第1次手势信号、第2次手势信号、第3次手势信号、…、及第N次手势信号的组合信号作为控制信号，在第1次手势信号之后，接收到的手势信号依次是第2次手势信号、第3次手势信号、…、第N次手势信号，其中，上述的手势触控方法，能够实现用户对触控装置的触控方式的多样化。
手势方法系统

[发明专利]手势识别方法、装置及电子设备-CN201810361796.1有效
发明人：崔会会;姜滨;迟小羽 -专利权人：歌尔光学科技有限公司
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种手势识别方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待识别手势图像。确定获取到的待识别手势图像与第一手势模板图像组中包含的各手势模板图像之间的相似度。其中，识别设备中预先设置有多组手势模板图像组，多组手势模板图像组中的任一组都可以是第一手势模板图像组，并且第一手势模板图像组中包含的有多张第一手势的手势模板图像，但每张手势模板图像的样式不同。识别设备根据确定出的相似度确定待识别手势图像对应的手势。本发明提供的方法，在对一张待识别手势图像进行识别的过程中需要使用多张手势相同但手势样式不同的手势模板图像对待识别手势图像进行识别。通过多张手势模板图像的使用可以大大提高手势识别的准确度。
手势识别方法装置电子设备

[发明专利]一种动态手势识别方法-CN202010763461.X在审
发明人：张德珍;古宸豪;张秀国;曹志英 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种动态手势识别方法，包括：定义手部关节并建立手势模型；采集标准手势的训练手势的各个关节弯曲度数据，建立每个训练手势对应的手势特征模型、标准手势的标准手势特征模型；计算标准手势特征模型的关节起始位置阈值及终止位置阈值、多个手势特征模型与对应的标准手势模型的最大相似累计距离；确定测试手势的各关节的起始位置和终止位置；计算测试手势特征模型与每个标准手势模型的平均相似累计距离、平均相似累计距离与标准手势模型的最大相似累计距离的比值本发明通过双重K‑Means特征提取方法，使测试模型与标准手势特征模型长度相等，减少相似距离计算的复杂度；同时，计算各标准手势的最大相似累积距离，保证动态手势识别的准确率。
一种动态手势识别方法