场景:前装摄像头。
检测目标:检测手左右滑动状态,手沿x方向滑动,z轴为深度方向,y、z方向相对稳定。
手上下滑动类似。
步骤:
一、图像识别检测手,左右滑取最上点/上下滑取得手的最前点;
二、数据处理:中值滤波、平滑处理和卡尔曼滤波;
三、判断x方向角速度/速度是否超过阈值范围,检测移动方向;
四、判断y方向移动速度是否超过阈值。
部分算法如下:
检测某方向速度是否超过阈值范围,判断移动方向
/************************************
Description: 用时间1的位置1与时间0的位置0得到速度与阈值比较
Method: CheckLeftRight
FullName: CheckLeftRight
Access: private
Parameter: 时间1:const TimeStamp &t1
Parameter: 位置1:float f1
Parameter: 时间0:const TimeStamp &t0
Parameter: 位置0:float f0
Parameter: 速度阈值:thresh
Parameter: 标签名:输出日志用 const std::string &label_name
Returns: int 0表示小于阈值,1/-1表示方向
Author:
Date: 2018/08/30
History:
************************************/
int CheckLeftRight(const TimeStamp &t1, float f1, const TimeStamp &t0,
float f0, float thresh, const std::string &label_name) {
float vt = ComputeVelocity(t1, f1, t0, f0);
int sliding_state = CheckVelocity(vt, -thresh, thresh);
return sliding_state;
}
//计算速度
float ComputeVelocity(const TimeStamp &t1, float f1, const TimeStamp &t0, float f0) {
double dt = (t1 - t0).toSec();
double delta_f = f1 - f0;
double v = delta_f / dt;
return static_cast<float>(v);
}
//判断
int CheckVelocity(double v, float thresh_low, float thresh_high) {
if (v > thresh_high) {
return 1;
}
if (v < thresh_low) {
return -1;
}
return 0;
}