電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/黃山明)手勢識別傳感器,顧名思義是一種能夠?qū)τ脩羰謩輨幼鬟M行識別的傳感器。手勢識別傳感器可以應用于很多領(lǐng)域,例如醫(yī)療健康、機器人技術(shù)、人機交互和人工智能等。而手勢識別技術(shù)可以用于智能家居、游戲機、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域,比如通過手勢控制智能電視、無人機、機器人等。
手勢識別傳感器的工作原理
作為一種能夠檢測人體手勢的傳感器,手勢識別傳感器可以通過紅外線、超聲波、激光等方式來感知人體的手勢動作,從而實現(xiàn)非接觸式的交互方式。目前市面上有很多種手勢識別傳感器,例如DFRobot 3D手勢識別傳感器、使用紅外動態(tài)光學傳感器的手勢識別傳感器等。
通常,手勢識別傳感器一種小尺寸光學數(shù)組式傳感器模組,由手勢識別傳感器、LED和鏡頭組合而成,具有手勢模式和游標模式兩種功能,可識別單一手勢,并完成手勢的自動判斷功能,還可以追蹤物體的尺寸、位置和亮度并即時輸出。
同時它內(nèi)置了光源和環(huán)境光抑制濾波器,能在黑暗或低光環(huán)境下工作。它支持上、下、左、右、前、后、順時針旋轉(zhuǎn)、逆時針旋轉(zhuǎn)和揮動的手勢動作識別,以及支持物體接近檢測等功能。
許多手勢識別傳感器的工作原理是基于紅外線反射和類似微軟Kinect的深度視覺技術(shù)實現(xiàn)的,以PAJ7620U2手勢傳感器為例,由紅外發(fā)光二極管和一對紅外光傳感器組成的衍射貼片矩陣來發(fā)射和接收紅外光信號,以從各個角度接收反射回來的紅外線。當手或身體移動時,手或身體會產(chǎn)生細微的變化,這些變化會導致返回傳感器的反射光強度和相位發(fā)生變化,從而識別不同的手勢。
微軟Kinect的深度視覺技術(shù)是利用結(jié)構(gòu)光和光飛時間的方法來實現(xiàn)的。結(jié)構(gòu)光是通過投射特制的結(jié)構(gòu)光圖像到物體上,然后通過攝像頭捕捉到由于物體表面形狀不同而產(chǎn)生的微小位移,從而得到物體的深度信息。而光飛時間則是通過測量光子從發(fā)射器發(fā)出到被物體反射回來所用的時間來計算物體的深度信息。這兩種方法都可以實現(xiàn)實時、非接觸式的深度測量。
手勢識別傳感器通常依賴于深度視覺技術(shù)來識別手勢動作。深度視覺技術(shù)可以提供手的精確位置和形狀信息,從而可以識別出不同的手勢。因此,深度視覺技術(shù)和手勢識別傳感器是相互依賴的,共同實現(xiàn)手勢識別功能。
如何提升手勢識別傳感器的識別精度?
手勢傳感器的發(fā)展歷史可以追溯到20世紀90年代,當時主要是通過穿戴設(shè)備如數(shù)據(jù)手套等方式來實現(xiàn)手勢識別。隨著計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,基于視覺的手勢識別技術(shù)逐漸興起,成為研究的熱點之一。
早期基于視覺的手勢識別技術(shù)是基于二維圖像的識別技術(shù),通過普通攝像頭捕捉手勢動作,然后通過計算機視覺算法進行識別。但是這種技術(shù)只能識別靜態(tài)手勢,無法處理動態(tài)手勢。
隨著深度學習技術(shù)的進步,基于深度學習的手勢識別技術(shù)得到了廣泛應用。深度學習技術(shù)可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù),從圖像中自動提取有效特征,使得手勢識別更加準確、穩(wěn)定。此外,隨著可穿戴設(shè)備、智能家居、智能醫(yī)療等領(lǐng)域的快速發(fā)展,手勢傳感器得到了廣泛應用,推動了手勢識別技術(shù)的不斷發(fā)展。
想要提升手勢識別的精度,通??梢允褂檬褂眉t外傳感器和攝像頭來捕捉手勢,或使用深度學習算法來訓練模型,或使用更快的處理器和更好的圖像傳感器來處理圖像,都可以提高手勢識別的準確性。
還可以對傳感器進行校準和標定,消除設(shè)備自身誤差和環(huán)境干擾,提高測量精度。或者對手勢進行預處理,如去除噪聲、平滑處理等,提高手勢識別的準確性和穩(wěn)定性。
但提升了識別精度,不可避免就會帶來誤觸的問題。要解決誤觸,需要限制手勢識別的范圍,比如只允許用戶使用特定的手勢來控制設(shè)備,其他的動作并不會觸發(fā)設(shè)備的反饋?;蛘咴黾?額外的確認步驟以及提供提示及視覺反饋,例如當用戶嘗試執(zhí)行無效手勢時,可以向他們顯示錯誤消息或警告。也可以對使用者進行培訓和指導,提高使用者的操作技能和手勢識別能力。
小結(jié)
隨著手勢識別傳感器的精度越來越高,也開始被集成到更多智能家居的功能中來。手勢識別傳感器對智能家居的影響是積極的,它提高了交互體驗、安全性、智能自動化以及個性化設(shè)置能力,使得智能家居設(shè)備更加智能化、便捷化和個性化。
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