【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电子通信，尤其涉及一种手势控制，特别涉及一种手势控制方法、装置、介质及设备。
技术介绍
1、目前市场上能够脱离遥控器来操控设备的方式大多是基于视觉技术的方案，通过识别人体手部动作特征来映射操作意图，进而实现脱离遥控器的情况下能够操控设备。虽然针对人体手部动作能够进行粗粒度的感知，但是动作幅度偏小的手势无法识别。还有一些方案是通过单目或多目光学系统进行超像素分析，计算光线的传播时间来测量距离，利用内置的感应器接收用户手部反射回的光线，再根据距离的不同来判断出不同手指的具体位置，处理芯片就可以构建出手部目前的位置和姿势，从而判断出具体的手势，再对应到相应的控制命令之上。但是该方案需要附加外部设备，成本高昂，难以被普通大众接受。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种手势控制方法、装置、介质及设备，利用本申请实施例提供的手势控制方法，通过wifi设备采集wifi信号中包含人体动作的通道状态信息csi，利用时频分析算法从通道状态信息csi中获取wifi部署范围下的dfs，基于dfs构建包含人体动作速度信息的速度分量矩阵，再将速度分量矩阵输入到手势识别模型中进行手势识别操作，得到与人体动作对应的目标手势，并将目标手势映射成用于人机交互的操作指令，实现不需要遥控器便可以对设备进行控制。由于wifi设备广泛部署、成本低廉，本方案提供的手势控制方法易于实现及广泛应用。
2、本申请实施例一方面提供了一种手势控制方法，所述手势控制方法包括：
3、从wifi信号中获取物
4、对所述通道状态信息csi进行时频分析，从所述通道状态信息csi中提取由人体运动产生的dfs；
5、基于所述dfs构建包含人体动作速度信息的速度分量矩阵；
6、将所述速度分量矩阵输入训练好的手势识别模型中进行手势识别操作，得到与所述人体动作对应的目标手势；
7、将所述目标手势映射成对应的操作指令进行人机交互。
8、在本申请实施例所述的手势控制方法中，在所述对所述通道状态信息csi进行时频分析之前，所述方法还包括：
9、对所述通道状态信息csi进行数据处理，包括去噪操作和相位校正操作。
10、在本申请实施例所述的手势控制方法中，所述去噪操作通过共轭乘法消除噪声。
11、在本申请实施例所述的手势控制方法中，在所述对所述通道状态信息csi进行数据处理之后，所述方法还包括：
12、将所述通道状态信息csi根据时序划分成多个信息片段，所述信息片段用于进行时频分析提取dfs。
13、在本申请实施例所述的手势控制方法中，所述基于所述dfs构建包含人体动作速度信息的速度分量矩阵，包括：
14、获取所述多个信息片段对应的多个dfs；
15、将所述多个dfs在wifi信号接收器上叠加形成dfs轮廓曲线；
16、将所述dfs轮廓曲线导出得到感知空间内动作的速度分量矩阵。
17、在本申请实施例所述的手势控制方法中，在所述将所述多个dfs在wifi信号接收器上叠加形成dfs轮廓曲线之后，所述方法还包括：
18、通过预设大小的滑动窗口对叠加在所述wifi信号接收器上的dfs进行滑动操作，直至进入所述滑动窗口内的dfs数量等于所述滑动窗口的最大可容纳值时停止滑动所述滑动窗口，并将当前叠加形成的dfs轮廓曲线用于导出速度分量矩阵。
19、在本申请实施例所述的手势控制方法中，所述目标手势包括往指定方向摆动手臂、往指定方向往复摆动手臂、沿指定路径移动手臂中的任意一种；所述操作指令包括控制设备音量增加或减少、控制设备在待机状态与工作状态之间切换、控制设备切换功能中的任意一种。
20、相应的，本申请实施例另一方面还提供了一种手势控制装置，所述手势控制装置包括：
21、获取模块，用于从wifi信号中获取物理层包含人体动作的通道状态信息csi；
22、提取模块，用于对所述通道状态信息csi进行时频分析，从所述通道状态信息csi中提取由人体运动产生的dfs；
23、构建模块，用于基于所述dfs构建包含人体动作速度信息的速度分量矩阵；
24、识别模块，用于将所述速度分量矩阵输入训练好的手势识别模型中进行手势识别操作，得到与所述人体动作对应的目标手势；
25、映射模块，用于将所述目标手势映射成对应的操作指令进行人机交互。
26、相应的，本申请实施例另一方面还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行如上所述的手势控制方法。
27、相应的，本申请实施例另一方面还提供了一种终端设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述指令以执行如上所述的手势控制方法。
28、本申请实施例提供了一种手势控制方法、装置、介质及设备，该方法通过从wifi信号中获取物理层包含人体动作的通道状态信息csi；对所述通道状态信息csi进行时频分析，从所述通道状态信息csi中提取由人体运动产生的dfs；基于所述dfs构建包含人体动作速度信息的速度分量矩阵；将所述速度分量矩阵输入训练好的手势识别模型中进行手势识别操作，得到与所述人体动作对应的目标手势；将所述目标手势映射成对应的操作指令进行人机交互。利用本申请实施例提供的手势控制方法，通过wifi设备采集wifi信号中包含人体动作的通道状态信息csi，利用时频分析算法从通道状态信息csi中获取wifi部署范围下的dfs，基于dfs构建包含人体动作速度信息的速度分量矩阵，再将速度分量矩阵输入到手势识别模型中进行手势识别操作，得到与人体动作对应的目标手势，并将目标手势映射成用于人机交互的操作指令，实现不需要遥控器便可以对设备进行控制。由于wifi设备广泛部署、成本低廉，本方案提供的手势控制方法易于实现及广泛应用。
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1.一种手势控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的手势控制方法，其特征在于，在所述对所述通道状态信息CSI进行时频分析之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的手势控制方法，其特征在于，所述去噪操作通过共轭乘法消除噪声。
4.如权利要求2所述的手势控制方法，其特征在于，在所述对所述通道状态信息CSI进行数据处理之后，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的手势控制方法，其特征在于，所述基于所述DFS构建包含人体动作速度信息的速度分量矩阵，包括：
6.如权利要求5所述的手势控制方法，其特征在于，在所述将所述多个DFS在WiFi信号接收器上叠加形成DFS轮廓曲线之后，所述方法还包括：
7.如权利要求1所述的手势控制方法，其特征在于，所述目标手势包括往指定方向摆动手臂、往指定方向往复摆动手臂、沿指定路径移动手臂中的任意一种；所述操作指令包括控制设备音量增加或减少、控制设备在待机状态与工作状态之间切换、控制设备切换功能中的任意一种。
8.一种手势控制装置，其特征在于，包括：
10.一种终端设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述指令以执行权利要求1-7任一项所述的手势控制方法。
...【技术特征摘要】
1.一种手势控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的手势控制方法，其特征在于，在所述对所述通道状态信息csi进行时频分析之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的手势控制方法，其特征在于，所述去噪操作通过共轭乘法消除噪声。
4.如权利要求2所述的手势控制方法，其特征在于，在所述对所述通道状态信息csi进行数据处理之后，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的手势控制方法，其特征在于，所述基于所述dfs构建包含人体动作速度信息的速度分量矩阵，包括：
6.如权利要求5所述的手势控制方法，其特征在于，在所述将所述多个dfs在wifi信号接收器上叠加形成dfs轮廓曲线之后，所述方...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖斯逸，
申请(专利权)人：深圳TCL新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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