【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别、尤其涉及一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置及方法。
技术介绍
1、在近几年的计算机技术的飞速发展下，各种基于计算机的智能处理技术如：深度学习，自然语言处理系统等已经广泛应用在很多领域中。在现代生产制造业中，机器视觉技术发生了翻天覆地的变化，成为现在生产制造业不可替代的一个环节。基于深度学习的机器视觉技术在医学图像处理、机械加工、运输等领域得到广泛的应用。如在医学图像处理
上，机器视觉技术可以对各种医学图像做诊断，辅助医生对病人进行快速诊断。如在自动驾驶
上，机器视觉技术可以识别汽车行驶过程中周围复杂的道路情况，并对这些道路信息反馈到计算机进行处理，以达到自动驾驶的目的。再如工业制造加工
上，可以通过机器视觉技术，通过机器学习等技术实现对产品的残次品质量检测。
2、在最近发表的一些专利论文中发现了一些比较新颖的特殊加工设备的安全检测方法，其利用各类传感器或利用计算机控制伺服电机。但是这种方法虽然能够实现对伺服电机的快速控制，但是成本高昂，计算机体积大不适合安装布置在特殊加工设备中。
3、本专利技术专利是通过摄像头实时采集目标区域有无人手的图像，通过运用树莓派5模块对实时采集到的所述目标区域有无人手的图像进行预处理，根据预处理后的所述目标区域有无人手的图像，判断预处理后的所述目标区域有无人手的预选框和置信度，获取所述目标区域有无人手的预选框和置信度，当超过所述目标区域有无人手的预选框设置的置信度，对控制单元发送相对应的动作指令，根据相应的动作指令控制伺服
技术实现思路
1、针对计算机成本高昂，体积大不适合安装布置在特殊加工设备中实现对伺服电机的控制，本专利技术提供一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置及方法。
2、本专利技术所需要解决的技术问题采用以下技术方案来实现。
3、一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置，其包括：
4、采集模块，用于实时采集目标区域有无人手的图像；
5、树莓派5模块，与所述采集模块通信连接，接受并对实时采集到的所述目标区域有无人手的图像进行预处理，根据预处理后的所述目标区域有无人手的图像，判断预处理后的所述目标区域有无人手的预选框和置信度，获取所述目标区域有无人手的预选框和置信度，当超过所述目标区域有无人手的预选框设置的置信度，对控制单元发送相对应的动作指令；
6、控制单元，与所述树莓派5模块通信连接，接收所述动作指令，根据所述动作指令实现伺服电机控制。
7、树莓派具有体积小、价格便宜且可扩展功能强大的优点，其稳定性在一定范围内是可控的，适合用于工控领域控制，在价格方面具有足够的优势。相对于现有技术利用计算机配合控制伺服电机实现特殊加工设备的安全检测方法而言，可以大大降低工厂生产成本，并且安装方便适合布置在特殊加工设备中。
8、可选的，所述采集模块为摄像头。
9、可选的，所述摄像头与所述的树莓派5模块通过usb接口通信连接，所述控制单元与所述树莓派5模块通过串口通信连接。
10、可选的，所述控制单元为伺服电机。
11、相应地，本专利技术还提供了一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制方法，其包括以下步骤：
12、实时采集目标区域有无人手的图像
13、对实时采集到的所述目标区域有无人手的图像进行预处理，根据预处理后的所述目标区域有无人手的图像，判断预处理后的所述目标区域有无人手的预选框和置信度，获取所述目标区域有无人手的预选框和置信度，当超过所述目标区域有无人手的预选框设置的置信度，对控制单元发送相对应的动作指令；
14、根据所述的动作指令实现对所述伺服电机的控制。
15、可选地，对实时采集到的所述目标区域有无人手的图像进行预处理的具体方法包括：
16、对采集到的所述目标区域有无人手的图像进行感兴趣区域处理，获得感兴趣区域；
17、对所述感兴趣区域进行图像增强处理；
18、对图像增强处理后的所述感兴趣区域进行归一化处理；
19、对归一化处理后的所述感兴趣区域转换为深度卷积神经网络所需要的像素大小。
20、可选地，根据预处理后的目标区域有无人手的图像，获取所述目标区域有无人手的预选框和置信度的具体方法包括：
21、利用样本数据集对神经网络进行训练；
22、利用训练好的神经网络对预处理后的所述目标区域有无人手的图像进行特征提取；
23、根据所述目标区域有无人手的图像的特征，获取所述目标区域有无人手的预选框和置信度。
24、可选的，获取所述目标区域有无人手的预选框和置信度，当超过所述目标区域有无人手的预选框设置的置信度，对控制单元发送相对应的动作指令的具体方法包括：
25、当所述目标区域有无人手的预选框设置的置信度超过预设值，所述树莓派5模块对控制单元串口发送对应的动作指令；
26、当所述的控制单元接收到树莓派5模块发送的对应的动作指令，对所述伺服电机进行控制。
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1.一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置 ，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置，其特征在于，所述采集模块为摄像头 ，所述摄像头对目标区域进行实时采集图像。
3.如权利要求2所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置，其特征在于，所述摄像头与所述的树莓派5模块通过USB接口通信连接，所述控制单元与所述树莓派5模块通过串口通信连接。
4.如权利要求3所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置，其特征在于，所述控制单元与所述伺服电机导线连接 ，所述的控制单元接收到树莓派5模块发送的对应的动作指令，对所述伺服电机进行控制。
5.一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
6.如权利要求5所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制方法，其特征在于，对实时采集到的所述目标区域有无人手的图像进行预处理的具体方法包括：
7.如权利要求6所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制方法，其
8.如权利要求7所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制方法，其特征在于，获取所述目标区域有无人手的预选框和置信度，当超过所述目标区域有无人手的预选框设置的置信度，对控制单元发送相对应的动作指令的具体方法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置 ，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置，其特征在于，所述采集模块为摄像头 ，所述摄像头对目标区域进行实时采集图像。
3.如权利要求2所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置，其特征在于，所述摄像头与所述的树莓派5模块通过usb接口通信连接，所述控制单元与所述树莓派5模块通过串口通信连接。
4.如权利要求3所述的一种基于树莓派5模块和深度学习的人手识别控制装置，其特征在于，所述控制单元与所述伺服电机导线连接 ，所述的控制单元接收到树莓派5模块发送的对应的动作指令，对所述伺服电机进行控制。
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【专利技术属性】
技术研发人员：阎明涛，王俊杰，符朝兴，王焕强，
申请(专利权)人：青岛金岭电器科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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