自从1984年在美国出现了第一幢智能建筑后，室内智能系统至今已有三十多年历史了。美国、加拿大、欧洲、澳大利亚和东南亚部分经济较为发达的国家都先后提出了多种智能家居的方案，如今，智能家居在美国、德国、新加坡、日本等国都有广泛应用。

在国内，智能家居经历了十余年的发展，国内优秀的智能家居生产企业越来越重视对行业市场的研究，一大批优秀的智能家居品牌迅速崛起。2014年以来，各大厂商已开始密集布局智能家居，信息技术创新不断加快，新技术新产品层出不穷。

智能家居作为互联网影响下物联化的体现，逐渐走进人们的视野。智能家居以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。

但是传统的智能家居终端以手机、平板或PC端为主，虽然使用简便，但是对于全人群普及仍有一定困难，引入手势控制的方式使操作体验更为舒适便捷。近年来，手势识别在众多领域的广泛应用得到了众多关注。

当前可用于手势识别的相对低成本的深度相机有：TOF 相机和微软公司推出的Kinect 设备，它们均是从深度信息提取的特征值，通用摄像头采集人手图像虽然能够获得稳定的图像序列乃至深度信息，但提取出的人手信息必须经过复杂的图像处理与识别过程，难以保证快速、准确地估计人手姿态。

Leap Motion 传感器的推出给手势识别领域带来了一种全新的方式，不同于Kinect 对视野范围内追踪到物体的整体框架描述，Leap Motion 的目标是只针对手部信息的追踪描述，通过对手部信息包括指尖、关节点、方向向量、法向量等的精细化描述,利用这些信息实现对手势的特征提取和准确识别。

本次研究的主要目的，是设计一个基于leap motion的室内智能系统，使得用户可以利用leap motion作为手势采集设备，连接主机判断用户手势的含义，控制家庭电路，驱动室内灯光、风扇等家用设备按照人的意图，智能运行。在智能家居的控制上加入手势控制的方案，实现新型的家居智能化，提供交互功能，为用户的家庭生活提供更为丰富多样的交互模式和便捷舒适的操作体验。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：本次设计主要是建立在数字图像处理技术的基础上对室内智能系统展开的。基于leap motion的室内智能系统是数字图像处理与计算机虚拟交互在智能家居系统中的重要实践，可以应用在大多数城乡居民的日常生活当中，用科技为用户提供更加智能便捷的生活体验。

目标：本论文重点研究人手姿态的采集、人手姿态的识别和判断、设备驱动电路等关键技术，并利用软硬件对其进行仿真、测试和分析，实现基于leap motion这一手势采集设备，识别判断人手动作含义，驱动室内灯光、风扇等设备按照人的意图智能运行的功能。