随着人机交互技术不断深入,视觉感知的手势识别技术已成为人机交互领域的研究热点。将视觉感知的手势智能控制技术应用到发电厂开关柜的控制及工业生产的其它方面,可以把工作人员从危险的环境和复杂的劳动之中解放出来,在提高工作效率的同时保障工作人员的人身安全。因此,研究视觉感知的手势智能控制系统不仅具有重要的理论意义,而且具有广阔的应用前景及推广价值。本文在研究视频图像获取、手势图像预处理、手势分割、HOG特征提取、SVM分类器训练以及双目测距技术的理论基础上,设计并实现了视觉感知的手势智能控制系统。该系统利用光轴平行的双摄像头捕获操作人员手势动作、提取帧画面、识别手势、解析手势意图并控制目标动作,实现非接触式手势控制的远程操作。本文研究内容主要分为以下几方面:(1)利用SVM算法进行检测分类器和识别分类器的训练,从而有效分割出手势区域并正确识别手势信息。该方法在复杂背景、光照变化等条件下具有较好的鲁棒性。(2)通过已知尺寸的棋盘对相机标定,使用极线约束实现相机的立体校正。采用SGBM算法对相机采集的图像进行立体匹配,依据特征点在左右图像之间的视差得出图像三维坐标,分析三维坐标信息测得近景物体的深度信息。(3)采用开源计算机视觉库Open CV3.0构建一个视觉感知的手势智能控制系统,用手势1-6来选择1-6号开关柜,用手掌和拳头分别控制开关柜断开或者闭合的状态。设定安全的操作距离在1-2米范围内,对满足该距离范围的手势指令进行响应,对应的开关柜呈断开或者闭合的状态。(4)完成实验平台的构建工作,并经测试通过后应用于发电厂开关柜的实际控制中。