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安富利手勢識別平臺又進化了

安富利 ? 來源:安富利 ? 2020-05-29 14:51 ? 次閱讀

安富利手勢識別平臺又進化了,在樹莓派上,安富利實現了攝像頭和毫米波雷達融合的手勢識別方案。攝像頭負責識別靜態手勢,攝像頭讀取的圖像,經過openCV和機器學習分類器后,完成手勢識別,最后輸出1,2,3,4 等結果。后期借助于TensorFlow架構將Hand Tracking GPU整合進融合平臺。毫米波雷達負責動態手勢的識別, 相對于攝像頭,毫米波雷達可以更好的保護客戶隱私,而且算法簡單不需要GPU以及神經網絡的支持,因此反應更快功耗更低。目前安富利借助于英飛凌BGT60TR13芯片,實現了揮手,旋轉手勢以及揉搓手指等6種手勢識別。關于毫米波雷達的手勢控制具體內容和演示視頻可參考往期文章《利用毫米波完成精細化手勢識別》。

硬件平臺

攝像頭負責采集圖像,在樹莓派上借助于Python開發環境,實現了手勢提取和識別。利用攝像頭完成手勢識別,目前有很多架構和開源代碼可以參考,目前比較火熱甚至被玩壞的 Hand Tracking GPU,這款應用基于TensorFlow 目前已經開源,小伙伴們可以盡情的玩起來了。

英飛凌60GHz雷達處理芯片BGT60TR13,5GHz的掃頻帶寬,在FMCW工作模式中,可以實現3cm的距離分辨率,可以識別精細的手勢。安富利目前的手勢識別算法運行在60GHz的毫米波雷達平臺上,掃頻帶寬為3GHz,目前已經實現旋轉,左右揮手,上下揮手以及揉搓手指等手勢識別。樹莓派作為中央處理器,接收來自攝像頭和毫米波雷達的傳感器數據,并完成手勢識別并顯示在顯示屏上,方案如圖 1所示。

圖 1安富利手勢識別平臺

軟件流程 安富利北京實驗室目前已經完成一整套代碼開發,方便客戶做二次開發。具體功能如圖 2所示,在毫米波雷達方向上信號流為2-D FFT變換, 基于硬件加速的峰值搜索,恒虛警算法篩選潛在目標,基于相差比較方法計算角度波達方向角,以及在SDK環境下的手勢分類識別,最后將手勢識別結果顯示在GUI上。在攝像頭方向上,借助于openCV完成攝像頭采集,輪廓提取并借助于scikit-learn庫函數中的SVC分類器完成手勢分類。

圖 2 軟件功能框圖

演示效果截圖

在截圖中,第一排顯示的是基于攝像頭的手勢識別,簡單演示了識別1,2,3,4,5。第二排,主要是演示了基于毫米波雷達的手勢識別,能夠識別左揮手,右揮手,順時針旋轉手勢,逆時針旋轉手勢。以及包括揉搓手指的微多普勒手勢,包括接近雷達和遠離雷達。

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原文標題:手勢識別,可以玩起來了

文章出處:【微信號:AvnetAsia,微信公眾號:安富利】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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