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

[code]/************************************
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;
}