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申请/专利权人：湖南美创数字科技有限公司

摘要：本发明涉及数字沙盘领域，且公开了一种数字沙盘交互方法及系统，用于解决当检测到有多个不同手势进行操作时，无法准确接收操作者的意图并进行准确沙盘操作的问题，该方法包括，在检测时间段内实时采集手部图像，通过图像处理技术对手部图像的完整性进行识别，计算得到手部图像完整系数，通过检测时间段内采集的手部图像计算得到动作稳定系数，获取每个手部动作的识别距离与持续的总时间，计算得到意向系数，将手部图像完整系数、动作稳定系数以及意向系数进行加权求和计算得到操作优先指数，将每个手势的操作优先指数从高到低进行排序，选取操作优先指数最高的手势进行沙盘操控，有效提高了沙盘操作的准确性。

主权项：1.一种数字沙盘交互方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在手势识别区域设置摄像装置，通过摄像装置在检测时间段内设定固定的时间间隔进行实时采集手部图像，通过图像处理技术对手部图像的完整性进行识别，计算得到手部图像完整系数；步骤2：通过检测时间段内采集的手部图像计算得到动作稳定系数；步骤3：获取每个手部动作与识别区域的距离，作为识别距离，并采集每个手部动作持续的总时间，根据识别距离与手部动作持续的总时间计算得到意向系数，其计算公式为，其中IT表示为意向系数，T为手部动作持续的总时间，表示手部在时间t时刻与识别区域中心的距离，表示为手部与识别区域中心的最大允许距离；步骤4：将手部图像完整系数、动作稳定系数以及意向系数进行加权求和计算得到操作优先指数，其计算公式为，其中OP表示为操作优先指数，HI表示为手部图像完整系数，SW表示为动作稳定系数，IT表示为意向系数，、、表示为手部图像完整系数、动作稳定系数以及意向系数的权重系数；步骤5：将每个手势的操作优先指数从高到低进行排序，选取操作优先指数最高的手势进行沙盘操控；所述通过图像处理技术对手部图像的完整性进行识别，计算得到手部图像完整系数步骤为：步骤1.1：对采集的每个图像进行灰度化处理，应用高斯模糊去除噪声，使用肤色检测法分割手部区域；步骤1.2：使用Canny边缘检测算法获取手部轮廓，使用形态学操作处理轮廓，消除小的孔洞和断点；步骤1.3：使用计算机通过图像处理技术计算得到边界框面积、手部的轮廓面积以及凸包面积；步骤1.4：根据轮廓面积与凸包面积计算得到手部图像轮廓面积比率，其计算公式为，其中I1表示为轮廓面积比率，AL表示为轮廓面积，AT表示为凸包面积；步骤1.5：将手部轮廓面积与边界框面积进行比值计算，得到边界框填充率，其计算公式为，其中I2表示为边界框填充率，AL表示为轮廓面积，AB表示为边界框面积；步骤1.6：通过检测轮廓上的断点数量来评估得到边缘连续性，其计算公式为，其中I3表示为边缘连续性，Nb表示为轮廓上的断点数量，NMAX表示为最大允许断点数量；步骤1.7：识别手指数量，检测手指完整性，其计算公式为，其中I4表示为手指完整性，Nf表示为检测到的手指数量，Ef表示为预期手指数量；步骤1.8：将轮廓面积比率、边界框填充率、边缘连续性以及手指完整性进行加权求和得到手部图像完整度，其计算公式为，其中H表示为图像完整度，I1表示为轮廓面积比率，I2表示为边界框填充率，I3表示为边缘连续性，I4表示为手指完整性，、、以及分别表示为轮廓面积比率的权重系数、边界框填充率的权重系数、边缘连续性的权重系数以及手指完整性的权重系数；步骤1.9：将所有图像的图像完整度进行均值计算作为手部图像完整系数；所述使用Canny边缘检测算法获取手部轮廓步骤为：将输入的彩色图像进行灰度化转换为灰度图像，并对灰度图像进行高斯滤波；计算每个像素的水平方向的梯度和垂直方向的梯度，使用梯度强度公式计算梯度强度，使用梯度方向公式计算梯度方向；在梯度方向上检查每个像素，保留局部最大值，将其余值设为零；设定高阈值和低阈值，将梯度强度图像分为强边缘、弱边缘和非边缘三类；将弱边缘与强边缘进行连接，如果弱边缘与强边缘连接则保留，否则抑制，获得手部轮廓；所述计算得到动作稳定系数步骤为：步骤2.1：使用传感器实时捕捉手部位置，记录一段时间内手部在手势识别区域内的坐标数据，记在时间ti时，手部位置为；步骤2.2：根据每个时间间隔手部位置的变化计算得到手部速度，其计算公式为，其中vi表示为手部在ti到ti+1时间间隔内的手部速度；步骤2.3：根据每个时间间隔内的手部速度计算得到手部加速度，其计算公式为，其中表示为手部在ti到ti+1时间间隔内的手部加速度；步骤2.4：根据时间间隔内的手部速度计算手部速度的标准差，其计算公式为，其中为手部速度的标准差，为手部速度的平均值，N表示为手部位置数据的总采样点数；步骤2.5：根据时间间隔内的手部加速度计算手部加速度的标准差，其计算公式为，其中表示为手部加速度的标准差，为手部加速度的平均值；步骤2.6：根据速度的标准差和加速度的标准差，计算动作稳定系数，其计算公式为，其中SW表示为动作稳定系数，为手部速度的标准差，表示为手部加速度的标准，k为权重系数；所述获取每个手部动作与识别区域的距离步骤为：使用图像处理技术提取手部中心位置坐标，采集识别区域中心坐标，记为；计算手部位置与识别区域中心的欧氏距离，反映手部位置与识别区域中心的接近程度，其计算公式为，其中d为距离。

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