基于手套采集的手势识别方法及人机交互装置

2021-08-17

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行业分类: -
战略性新兴产业分类: -
项目来源: 云孵
项目所处阶段: -
技术领域: 先进制造与自动化

项目简介:

人机交互是智能设备工作的关键环节之一,手势控制、语音控制等新型人机交互方式受到越来越广泛的关注。对用户而言,手势控制具有使用自然、直观的独到优势,是十分理想的人机交互方式。
手势识别技术是手势控制的核心问题,目前主要有基于视觉与基于手套两条路线。基于视觉的手势识别技术通常要求使用者始终面对设备,且与图像采集装置间不可有障碍物遮挡视线,在弱光条件下手势识别率可能会显著降低。基于手套的方案有效地克服了上述缺点,不仅在控制智能家用电器方面具有优势,在诸如机械臂控制、无人飞行器控制此类工业领域中也有良好的应用潜力,甚至在战场上可开发为单兵通信设备使用。
针对上述问题,为了提高基于手套的手势识别方案的识别率和识别速度,本项目研发了一种基于手套采集的手势识别技术及人机交互装置。

技术/产品创新性:

重复上述步骤若依然不匹配,则依次对最大轴对应的至少一个加速度和/或角速度的特征序列进行组合,继续匹配,直至匹配成功,进行各手指弯曲状态的判断,给出识别结果。

知识产权情况:

本项目已申请国家发明专利

行业情况:

市场情况:

基于手套采集的手势识别技术及人机交互装置,属于手势识别技术领域。该装置包括采集手套、调理器和处理模块;识别技术首先对采集的数据进行统计,若计数器的值不小于预先设定的固定值,则寻找角速度能量最大轴,分别提取其对应的加速度和/或角速度的特征序列,与自定义的各手势的特征序列进行匹配,若不匹配则分别计算X轴、Y轴、Z轴的加速度能量,寻找能量最大轴。重复上述步骤若依然不匹配,则依次对最大轴对应的至少一个加速度和/或角速度的特征序列进行组合,继续匹配,直至匹配成功,进行各手指弯曲状态的判断,给出识别结果。本技术在智能家用电器控制、工业控制领域,甚至在战场上都有良好的应用潜力。

项目团队情况:





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