【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空间定位，更具体地涉及一种手指指向坐标校正方法及装置。
技术介绍
1、当前，在工业和智能家居等应用场景，通常通过带摄像功能的设备定位操作者当前位置，然后可定位操作者的手指指向而获知操作者的欲操作目标物，从而根据操作指令执行相应操作。例如，在智能家居领域，在某个已建模的房间内，识别定位目标成员，通过目标成员的手指指向，并辅以“打开窗帘”的指令就可以打开正确房间的窗帘，或者是，成员可以通过远距离手指指向，并辅以“开这个灯”的指令，家居系统就可以打开成员指向的灯。
2、然而，由于带摄像功能的设备安装位置偏移、人体特征（左右眼、手指等）等原因，使用者的手指指向可能不能被系统识别到正确的意图位置，不利于后续操作执行。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种手指指向坐标校正方法及装置，以实现对手指指向的定位校正，从而正确识别手指指向的正确意图位置的目的。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种手指指向坐标校正方法，其包括：获取当前视角下头部的姿态坐标和当前手指指向在当前视角对应的视线基准坐标系下的球坐标q(r，θ，φ)；其中，所述视线基准坐标系为以人体两眼中心为原点，视线中心方向为x轴，垂直两眼连线的方向为y轴，平行两眼连线的方向为z轴而构建的坐标系，r为手指到原点的距离；根据所获取姿态坐标利用该姿态坐标对应的预先训练的深度学习模型获得所述当前手指指向的球坐标q(r，θ，φ)中θ和φ的偏差值，从而获得当前手指指向的实际坐标；其中，所述预
3、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种手指指向坐标校正装置，包括用于执行上述方法的单元。
4、与现有技术相比，本专利技术以使用者当前视角为基础构建视线基准坐标系，即以人体两眼中心为原点，视线中心方向为x轴，垂直两眼连线的方向为y轴，平行两眼连线的方向为z轴而构建视线基准坐标系，获取当前视角下头部的姿态坐标和当前手指指向在当前视角对应的视线基准坐标系下的球坐标q(r，θ，φ)，根据所获取姿态坐标利用该姿态坐标对应的采用基于拍摄的视角可见的画面中的定位点在视线基准坐标系的实际坐标(θ，φ)以及手指指向定位点获得的手指球坐标点q（r，θ，φ）而预先训练的深度学习模型获得所述当前手指指向的球坐标q(r，θ，φ)中θ和φ的偏差值，作为校正参数，从而获得当前手指指向的实际坐标，实现对手指指向的定位校正，以正确识别手指指向的意图位置，解决了当前由于带摄像功能的设备安装位置偏移或人体特征等原因而导致使用者的手指指向坐标不能正确识别的问题。
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1.一种手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述手指指向坐标校正方法包括：
2.如权利要求1所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述根据所获取姿态坐标利用该姿态坐标对应的预先训练的深度学习模型获得所述当前手指指向的球坐标Q(r，θ，φ)中θ和φ的偏差值，具体包括：
3.如权利要求2所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述根据距离对多个最终选取的深度学习模型计算获得的偏差值δ、ζ进行综合计算，最终得到所述球坐标Q(r，θ，φ)中θ和φ的偏差值，具体包括：
4.如权利要求2所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，在所述根据所获取的姿态坐标搜索数据库中是否存在采用与所获取的姿态坐标相同的姿态坐标预先训练的深度学习模型，之后还包括：
5.如权利要求1所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述深度学习模型采用如下步骤进行训练：
6.如权利要求5所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述从所述画面中选择多个定位点，并获取多个定位点在当前视线基准坐标系下的坐标(θ，φ)，具体包括：
7.如权利要求5所述的手指指向
8.如权利要求5所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述根据每一定位点中r和计算获得的δ、ζ分别拟合出该定位点中r与δ、ζ的函数关系，具体包括：
9.如权利要求8所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述根据每一定位点中r和计算获得的δ、ζ利用多项式回归算法分别拟合出该定位点中r与δ、ζ的函数关系，具体包括：
10.一种手指指向坐标校正装置，其特征在于，所述手指指向坐标校正装置包括用于执行如权利要求1-9任一项所述方法的单元。
...【技术特征摘要】
1.一种手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述手指指向坐标校正方法包括：
2.如权利要求1所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述根据所获取姿态坐标利用该姿态坐标对应的预先训练的深度学习模型获得所述当前手指指向的球坐标q(r，θ，φ)中θ和φ的偏差值，具体包括：
3.如权利要求2所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述根据距离对多个最终选取的深度学习模型计算获得的偏差值δ、ζ进行综合计算，最终得到所述球坐标q(r，θ，φ)中θ和φ的偏差值，具体包括：
4.如权利要求2所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，在所述根据所获取的姿态坐标搜索数据库中是否存在采用与所获取的姿态坐标相同的姿态坐标预先训练的深度学习模型，之后还包括：
5.如权利要求1所述的手指指向坐标校正方法，其特征在于，所述深度学习模型采用如下步骤进行训练：
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔巍，邵健锋，符树民，
申请(专利权)人：深圳市今天国际物流技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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