基于手勢識別技術的智能控制系統設計與實現

唐亮 TANG Liang；陳立 CHEN Li

（江西工業工程職業技術學院信息工程學院，萍鄉 337000）

0 引言

人工智能的浪潮正在席卷全球，機器學習、計算機視覺、神經網絡等名詞逐漸走進人們的生活，它們都同屬于人工智能的范疇。手勢一直被認為是一種可以提供更自然、更有創意和更直觀的能與計算機進行通信的交互方式。因此，基于人工智能的手勢識別成為計算機科學和語言技術中的一個重要主題。

接觸式的檢測識別控制系統，存在著諸多的問題。如操作較為復雜，不夠智能化，對老人和小孩極度不友好；有一些手持式的或者穿戴式的智能識別設備會有電輻射，對人體會有損害。基于以上實際，非接觸式的檢測識別技術應運而生。其中語音識別、手勢識別是杰出代表。

1 國內外研究現狀

2008 年，北京航空航天大學的任程等人用頭盔和數據手套研究了虛擬現實系統中的虛擬手；2010 年，清華大學的沙亮等人研究了基于無標記全手勢視覺的人機交互技術，提出了一種使用通用攝像頭的車載手勢視覺交互系統的解決方案，復雜環境識別率達80%；2011 年，微軟公司公布了Kinect，該攝像頭可以借助紅外線來識別手勢運動；2014 年，中國科學院大學的薛姣等人研究了一種基于觸摸屏的手勢遙控系統，平均識別率達99%；2015 年，江南大學的姜克等人使用Kinect 研究了基于深度圖像的3D手勢識別，識別率達76.6%；2015 年，谷歌ATAP 部門公布了Project Soli，該項目采用微型雷達來識別手勢運動，可以捕捉微小動作；2017 年，電子科技大學的王琳琳等人研究了基于慣性傳感器的手勢交互方法，準確率達96.7%。

2 系統總體設計方案

本文以手勢識別系統為研究對象，通過研究分析，獨立設計出一套完整的高精度的手勢識別系統，并應用到現實生產與教學實踐中。根據前期調研，具有廣泛的應用前景，對科研、生產有極大的促進作用。

本文以STC89C51 單片機芯片為整個系統的控制核心，前置PAJ7620U2 傳感器最為控制系統的手勢檢測模塊，主要用于檢測實時傳輸的手勢信號。手勢信號通過傳感器檢測后，進行分析處理，實時比對樣本數據庫，識別出檢測樣本，將對應的手勢信號傳輸給控制核心的輸入引腳，控制核心通過內部邏輯運算，將輸出命令通過輸出引腳傳輸給外圍電路，啟動繼電器和電子電氣電路，實時控制智能家居設備、智能汽車、輔助醫療設備、智能穿戴設備等。整個系統通過手勢就能完成非接觸式的工程控制。系統總體設計方案如圖1 所示。

圖1 系統總體設計方案

3 系統硬件設計方案

3.1 STC89C51 單片機芯片

STC89C51 是一款低功耗、高性能的微控制處理芯片，是Atmel 公司生產的一種高密度非易失性高性能芯片。具有在線編程與高精度的控制功能。本文選擇這款單片機的主要原因是，價格實惠，選取簡單，相關技術資料容易獲得。這款單片機工作電壓、工作溫度、存儲容量等性能參數能完全滿足項目需求。STC89C51 單片機開發板如圖2 所示。

圖2 STC89C51 單片機開發板

3.2 PAJ7620U2 傳感器

PAJ7620U2 是一款集成3D 手勢識別和運動跟蹤為一體的交互式傳感器，傳感器可以在有效范圍5~15cm 內識別9 種基本手勢動作，分別是：上、下、左、右、前、后、順時針選擇旋、轉逆時針旋轉、揮動等，具有尺寸小、功能多、反應快、抗干擾，能夠搭配各種型號的單片機。PAJ7620U2傳感器能識別的九種動作如圖3 所示。

圖3 PAJ7620U2 傳感器能識別的九種動作

PAJ7620U2 的工作原理是通過傳感器自身搭載的LED 驅動器和傳感器感應整列，目標信息提取陣列和手勢識別陣列。手勢信號通過傳感器檢測后，進行分析處理，實時比對樣本數據庫，識別出檢測樣本，將對應的手勢信號傳輸給控制核心的輸入引腳，控制核心通過內部邏輯運算，將輸出命令通過輸出引腳傳輸給外圍電路，啟動繼電器和電子電氣電路，實時控制智能家居設備、智能汽車、輔助醫療設備、智能穿戴設備等。可以用于各類產品的控制，如手勢控制臺燈、手勢智能風扇、手勢控制小車等智能產品。PAJ7620U2 的電子原理圖如圖4 所示。

圖4 PAJ7620U2 的電子原理圖

4 系統軟件設計方案

4.1 系統軟件開發流程

基于手勢識別技術的智能控制系統的軟件部分由單片機仿真軟件、單片機PCB 制圖軟件、單片機程序編程軟件、單片機程序燒入軟件組成。單片機軟硬件聯調仿真軟件為：Proteus 7 Professional ，可以實現不依賴硬件的在線或者離線仿真，判斷編寫的程序和設計的電路圖是否能夠仿真實現。單片機編程軟件為Keil uVision4，可以實現基于C 語言的程序編寫，編譯。單片機PCB 制版軟件為Altium Designer 6，可以實現單片機硬件從原理圖到3D 實物圖的轉變方便后續實物制版。軟件的應用極大降低了開發成本和開發周期。 系統軟件開發流程如圖5所示。

圖5 系統軟件開發流程

4.2 系統軟件設計流程

本系統的軟件設計部分主要由系統初始化、手勢模式識別、手勢模式識別判斷、控制驅動等環節組成。系統軟件設計流程圖如圖6 所示。

圖6 系統軟件設計流程圖

5 系統應用場景與后期展望

基于手勢識別技術的智能控制系統在智能家居、智能玩具、輔助醫療、智能穿戴都有廣泛的應用。在工程應用方面，計算機通過對手勢的分析理解，可以進一步開發出相應的遠程操控系統。特別是在疫情肆虐的當下，可以更好地實現非接觸控制操作。隨著技術的飛速發展，在智能家電、家用機器人、可穿戴、兒童教具等硬件設備上，通過手勢識別，并用手勢控制對應的功能，人機交互方式將會變得趨于更加自然、更加智能、更加靈活。

6 結束語

本文設計了一種基于手勢識別技術的智能控制系統，搭建了先應的軟、硬件平臺框架，介紹了本文論述系統的應用場景，并做了后期展望。該設計電路原理圖簡單，選擇的硬件平臺合理，有穩定性高、成本低、非接觸、操作簡單等特點。通過該系統的設計與研究，可以應用到生活生產中的多種場景本文利用STC89C51 單片機芯片和PAJ7620手勢傳感器設計了一套基于手勢識別技術的智能控制系統，能夠應用在非接觸的生活場景中，替代了傳統的接觸式的控制方式。具有較高的現實意義和實用價值。