手势检测模块GS100

手势识别模块原理手势识别模块是一种利用计算机视觉技术和机器学习算法，对人体手势进行识别和解析的系统。

它可以通过摄像头或其他传感器，捕捉到人体手势的图像或数据，并进行分析和判断，从而实现对手势的识别和理解。

手势识别模块的原理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别四个步骤。

手势识别模块需要通过摄像头或其他传感器获取手势的图像或数据。

摄像头通常会以一定的帧率采集连续的图像帧，传感器可以通过触摸、加速度等方式获取手势数据。

这些采集到的图像或数据将作为后续处理的输入。

手势识别模块对采集到的图像进行预处理。

预处理的目的是去除图像中的噪声、增强图像的对比度和亮度，并对图像进行裁剪和缩放，以便后续的特征提取和分类识别。

常用的预处理操作包括滤波、直方图均衡化、边缘检测等。

然后，手势识别模块需要从预处理后的图像中提取出与手势有关的特征。

特征提取是手势识别的关键步骤，它需要将手势图像中的关键信息提取出来，并用数学或统计方法进行表示。

常用的特征提取方法包括形状特征、纹理特征、运动特征等。

这些特征可以通过数学模型或机器学习算法进行计算和提取。

手势识别模块使用分类器对提取到的特征进行分类和识别。

分类器可以是传统的机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等，也可以是深度学习算法，如卷积神经网络、循环神经网络等。

分类器通过对已知手势及其对应特征的训练，学习到一个分类模型，然后将提取到的特征输入到分类模型中，输出手势的标签或类别。

除了以上的基本原理，手势识别模块还可以应用其他技术和方法进行优化和改进。

例如，可以利用深度学习模型进行端到端的手势识别，从而避免繁琐的特征提取和分类过程；还可以结合传感器数据和图像数据进行多模态的手势识别，提高识别的准确性和鲁棒性。

总结起来，手势识别模块是一种利用计算机视觉技术和机器学习算法，对人体手势进行识别和解析的系统。

它通过图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别四个步骤，实现对手势的识别和理解。

实验十八：Arduino平台-------手势控制智能小车综合实验一．gForce手环介绍gForce嵌入式肌肉电手环套件，基于表面肌肉电信号识别技术，通过八通道医疗级肌肉电传感器紧贴皮肤表面，环绕采集肌肉动作时产生的电信号，来识别手指和手腕的静态动作，通过9轴运动传感器确定手臂空间移动数据，两者结合对手臂的空间运动和手势进行识别。

gForce嵌入式肌肉电手环套件可以准确的识别六个手势如下图所示：图1-1 gForce识别的六个手势gForce嵌入式套件右gForce及gForceJoint适配器组成，其中gForce设备用于手势识别并将数据通过蓝牙发送到gForceJoint。

而gForceJoint设备用于接收gForce发送过来的手势数据，并将该数据通过串口或GPIO发送到外部待控制的设备。

图1-2 产品规格图使用要点：佩戴于右前臂中段，USB充电口对准手心；关机状态下，轻按开关按钮，绿色指示灯亮，手环启动；开机状态下，长按开关按钮五秒松手，绿色指示灯灭，手环关闭；手环充电时，红色充电指示灯亮；充电完成，指示灯灭；放松手势本身并不是一个手势命令，事实上它是所有其他手势的一部分。

本动作对于其他手势动作的数据能否正确识别至关重要。

所有的动作的过程都是从放松----手势-----放松。

二.手环与智能小车连接图2-1 gForceJoint 外观与模块图VCC 为gForceJoint 的电源输入。

目前gForceJoint 支持3.3v 及5v 两种电源的输入方式。

当输入电源为5v 的时候，通过跳线帽将A2与O1进行连接。

当输入电源为3.3v 时，将A1与O1进行连接。

我们实验板上的VCC 连接的是5v 所以需要将A2与O1用跳线帽连接起来。

VCC 与小车蓝牙/Wifi 接口的 VCC 对应接GND 与小车蓝牙/Wifi 接口的 GND 对应接TX 与小车蓝牙/Wifi 接口的 TX 对应接RX 与小车蓝牙/Wifi 接口的 RX 对应接三．程序代码：。

SFG系列指纹识别模块介绍R30X系列指纹识别模块是圣非格科技有限公司2009年推出的最新产品，采用了最先进的指纹传感器和高性能的DSP处理器，内嵌完整的指纹识别算法和协议。

具有指纹采集，指纹比对，搜索和存储等功能的智能型模块。

与同类指纹产品相比，因R30X系列采用自适应参数调节机制，对指纹的适应性更强，对干湿手指都有较好的成像质量，适用人群更广泛。

1.应用范围保险柜（箱）、门锁门禁系统与PC联机的指纹识别及认证系统等2.主要技术指标序号 项目 参数 备注1 工作电压 DC3.6-7.0V2 工作电流 100mA3 峰值电流 150mA4 安全等级 5级 从低到高：1、2、3、4、55 拒真率（FRR） <0.1% 安全等级为3时6 认假率（FAR） <0.001% 安全等级为3时7 图像处理时间 <0.4秒8 1：1000搜索时间 <1秒9 储存容量 250枚10 UART（TTL逻辑电平）波特率（9600×N）bps ,N=1-12默认N取6，即57600bps11 USB1.112 温度 -20℃－+50℃13 工作湿度 10%－90%（无凝露）14 储存温度 -30℃－+80℃15 储存湿度 <90%（无凝露）16 模块外形尺寸 48×32mm17 传感器尺寸 54×24×21mm二、硬件接口1.外部接口尺寸图R305光学式一体式指纹模块：R305F电容式指纹模块2.串行通讯引脚号 名称 定义 描述1 VIN 电源输入 电源正输入端2 GND 电源和信号地 电源和信号地3 TD 数据发送 串行数据输出，TTL逻辑电平4 RD 数据接收 串行数据输入，TTL逻辑电平模块通过串行通讯接口，可直接与采用3.3V或者5V电源的单片机进行通讯；指纹模块的数据发送端（TD）接上位机的数据接收端（RXD），指纹模块的数据接收端（RD）接上位机的数据发送端（TXD)。

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手势控制移动平台作者：清华大学附属中学刘宇栋李允同刘清扬来源：《发明与创新·中学生》 2018年第6期当今社会老龄化形势日益严峻，许多老人及行动不便群体备受社会关注，他们因力量不足、需长期卧床等问题造成日常生活的诸多不便，所以有必要为他们设计一款轻松便捷的操作平台。

手势控制作为一种蓬勃发展的现代控制方式，具有操作简单、灵活性高等特点。

通过移动端捕捉手势的变化来执行命令，人们利用简单的手套就可以完成他们想要执行的动作。

通过查阅相关资料，我们设计了解决行动受限问题的手势控制移动平台。

该平台由智能手套和搭载了机械手的无人车组成。

一、智能手套1.硬件设计智能手套的主体模块由开源硬件单片机、弯曲度传感器、六轴陀螺仪（MPU6050）和无线射频模块（XBee）组成。

通过弯曲度传感器感知五根手指的动作，由六轴陀螺仪捕捉手部的空间位置及移动情况，以无线射频作为通信工具，并将这些功能用单片机结合，达到远程手势控制的目的。

智能手套选取弯曲度传感器识别手指姿态。

弯曲度传感器可随着其弯曲连续地改变阻值，能与手指弯曲度保持一致。

阻值由单片机的模拟串口接收，同时将其转化为1024个高、低电平信号。

与单片机连接的电脑可检测出其中的高、低电平信号数量（以下简称“pwm”值），并将其转化为预设变量的值。

由传感器输出的pwm高、低电平值转化成的串口数据经过算法放大和除颤后转化为角度发送给单片机，进一步处理后再发送至无线通信串口。

智能手套采用空间运动传感器芯片-六轴陀螺仪(MPU6050)获取器件当前的三个加速度分量和三个旋转角速度，从而确定手部空间姿态及运动状态。

XBee模块是采用ZigBee技术的无线模块，通过串口与单片机等进行通信，能快速将设备接入ZigBee网络，具有信号传输距离远、速度快的特点。

将XBee连入开发底板后接入电脑，配套X-CTU程序对XBee模块进行设置。

在点对点的通信中，设置其中一个a模块为协调器，另一个b模块为路由器，进行相应操作后，b模块加入a模块的网络中，实现点对点的信号传输。

智能交警手势识别系统1.作品介绍1.1 作品概述：本产品采用先进的动作识别技术提供手势识别方案，解决交警实际指挥中的重要问题。

具有识别可靠性高、速度快、可读性强等优点。

在恶劣天气或夜间可以起到增加可视距离、保证交警执法安全等作用。

1.2 系统构成：系统框图：图一（系统框图）1.2.1手持端（信号采集模块）采用 MXR9500 采集手部挥动所产生的加速度，加速度相应的模拟量通过nRF24E1 内部的ADC 转换为 8 位的数字量，并使用 nRF24E1 内部的2401模块通过 2.4G无线频段发射出去。

由于 MXR9500 产生的电压范围超出了 nRF24E1 上 ADC 的参考电压，所以采用电阻分压来降低电压，随之而来的误差将在识别算法中被修正。

手持端采用锂电池供电，电源管理相对简单。

过流保护板与锂电池电压转换芯片构成稳定电源，再配以相应电容就得到芯片与传感器的电源。

充电使用通用充电器直接连接保护电路即可，同时电压转换芯片将保护系统芯片不受充电电流影响。

图二（手持端示意图）nRF24E1 发射信号可设置发射频率，并可设置地址码，同时其内部有 CRC 校验功能，这样使用同一信道的信号也不会错误接收。

本系统使用两个nRF24E1 同时在不同的频段发射信号，并通过一个 nRF24E1 来轮询接收。

对于本系统，nRF24E1的信道切换速度足够识别需求。

1.2.2 主机（核心处理模块）采用 nRF24E1 接收手持端传来的无线信号，经过简单处理通过串口发送至ATmega128 微处理器。

微处理器将传来的信号进行软件算法滤波之后进行识别处理，并对识别数据与数据库中数据进行比对，最终得出识别结果，通过 IO 口传递给挂载在一条总线上的下一级芯片。

下一级芯片可以是：声音芯片、车载显示屏驱动芯片、佩戴式显示屏驱动芯片或者其他功能扩展模块（如温度、噪声、GPRS 模块等）。

识别过程中需要处理的数据是加速度在时域中的变化值。

红外手势方向识别方案-深圳市迪卡通科技
使用说明：
1.此模块最高电压为5V 或 3.3V 供电，在接入电源时，请注意正、负极，一定不能接反。

2.正确接入电源后，板子上D1,D2两个指示灯，会同时亮。

3.手向左挥时D2闪烁一次，引脚2输出500ms 的高脉冲。

4.手向右挥时D1闪烁一次，引脚1输出500ms 的高脉冲。

5.在模块上方停留大约1秒左右，然后将手离开，D1,D2同时闪烁一次，引脚4输出500毫秒高脉冲。

6.在模块上方停留大约2.5秒，手不要离开，D1,D2同时闪烁一次，引脚3输出500毫秒高脉冲。

7.D1、D2是为了方便观看手势方向的变化。

8.感应距离在20cm 以上，具有极佳的灵敏度。

9.感应距离与灵敏度，取决于客户所用盖板的材质和厚度，这些也可以通过修改软件来
进行修正。

10.在使用过程中有任何技术问题，请联系我公司技术人员。

功能说明：
视频演示1：/v_show/id_XNjE5ODc5ODcy.html
视频演示2：
/v_show/id_XNjE5ODc4MjU2.html +5V 或3.3V GND 从左向右挥手对应引脚2输出从右向左挥手对
应引脚1输出中间停止方向
对应引脚3输中间停止，然
后离开方向对
应引脚4输出。