CN105759970A - 一种基于弯曲传感器的手势识别装置和手语翻译方法 - Google Patents
一种基于弯曲传感器的手势识别装置和手语翻译方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105759970A CN105759970A CN201610117644.8A CN201610117644A CN105759970A CN 105759970 A CN105759970 A CN 105759970A CN 201610117644 A CN201610117644 A CN 201610117644A CN 105759970 A CN105759970 A CN 105759970A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- microprocessor
- wireless communication
- bend sensor
- module
- communication module
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
- G06F3/014—Hand-worn input/output arrangements, e.g. data gloves
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/017—Gesture based interaction, e.g. based on a set of recognized hand gestures
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于弯曲传感器的手势识别装置,包括:微处理器一、微处理器二,以及分别与微处理器一相连的弯曲传感器一、九轴姿态传感器一和无线通信模块一,分别于微处理器二相连的无线通信模块二、显示模块、SD卡模块和网络模块,微处理器一通过串行输入输出口将发送缓存由无线通信模块一发送给与无线通信模块二,由无线通信模块二将接收缓存通过串行输入输出口传输给微处理器二。本发明提供的基于弯曲传感器的手势识别装置不需要光学设备的辅助,而是采用弯曲传感器和姿态传感器进行手势识别,能够替代现有的手语识别方式,在一定程度上精简了手语识别系统算法的复杂性。
Description
技术领域
本发明涉及手语动作识别装置和手语翻译方法领域,特别涉及一种基于弯曲传感器的手势识别装置和手语翻译方法。
背景技术
据资料统计说明,我国听力语言残疾居视力残疾、肢残、智残等五大残疾之首,超过2000万人,我国聋哑症的发病率约为2‰,按年均人口出生率计算,连同出生后2~3岁婴幼儿,每年总的群体达5700万,听损伤的发病人数约为17万。我国每年有2000万新生儿出生,约有3万听力损害的新生儿出现。在这样一种情形之下,我们希望能够研发一种便携式的手势识别装置与手语翻译设备。
研究发现,现有的手语翻译方案,有来自微软公司的US20100199228A1(公开日为2010年8月5日)提供了利用深度摄像头捕获并分析用户的身体姿态并将其解释为命令的方案,来Nintendo公司的US20080291160A1(公开日为2008年11月27日)提供了利用红外传感器和加速度传感器捕获用户手部位置的方案。这些方案实现了对手部运动的识别,但也存在着各种不足,而且价格昂贵。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种基于弯曲传感器的手势识别装置和手语翻译方法。
本发明的目的通过如下技术方案实现:一种基于弯曲传感器的手势识别装置,包括:微处理器一、微处理器二,以及分别与微处理器一相连的弯曲传感器一、九轴姿态传感器一和无线通信模块一,分别于微处理器二相连的无线通信模块二、显示模块、SD卡模块和网络模块,微处理器一与微处理器二之间选用蓝牙4.0BLE模块作为近场通信无线通信方式,微处理器一通过串行输入输出口将发送缓存由无线通信模块一发送给与无线通信模块二,由无线通信模块二将接收缓存通过串行输入输出口传输给微处理器二。
所述弯曲传感器一随着使用者手指弯曲度的改变而改变自身弯曲度,并转换成模拟电流信号,输入到微处理器一的AD输入输出口。
所述九轴姿态传感器一随着使用者双手手心平移、旋转和双手相对位置的变化而改变自身加速度、旋转角和磁场强度参数,并通过串行总线将信息传输到微处理器一。
所述微处理器一以一预先设置的采样率,开始记录使用者单位时间内的手部手指弯曲度、手掌加速度、旋转角和磁场参数,存入发送缓存,直到读取到特定的语句结束动作。
微处理器二将接收缓存经过数据封装,通过网络模块发送给后台服务器,数据由后台服务器根据选定的翻译语言,以特定的算法进行匹配;后台服务器将匹配好的翻译语言转换成通用文字编码,回传给微处理器二,微处理器二通过显示模块将文字显示在TFT-LCD显示屏上。
一种基于弯曲传感器的手语翻译方法,包含以下顺序的步骤:
S1.使用者将手势识别装置佩戴在双手上,进行手语交流,以特定的动作标志语句的开始和结束;
S2.每只手上佩戴的手势识别装置,有5个弯曲传感器一,分别固定在使用者手指背部,并连接到微处理器一的AD模拟信号转数字信号输入输出口,所述弯曲传感器一随着使用者手指弯曲度的改变而改变自身弯曲度,并转换成模拟电流信号,输入到微处理器一的AD输入输出口。
S3.每只手上佩戴的手势识别装置,有一个九轴姿态传感器一,固定在使用者手掌中心,并通过串行总线连接到微处理器一的输入输出口,所述九轴姿态传感器一随着使用者双手手心平移、旋转和双手相对位置的变化而改变自身加速度、旋转角和磁场强度参数,微处理器一以预先设定的时间间隔读取九轴姿态传感器一的参数。
S4.当微处理器一读取到特定的语句开始动作,开始记录使用者单位时间内的手部手指弯曲度、手掌加速度、旋转角和磁场参数,存入发送缓存,直到读取到特定的语句结束动作。
S5.微处理器一通过串行输入输出口将发送缓存由无线通信模块一发送给与无线通信模块二,由无线通信模块二将接收缓存通过串行输入输出口传输给微处理器二。
S6.微处理器二将接收缓存经过数据封装,通过网络模块发送给后台服务器,数据由后台服务器根据选定的翻译语言,以特定的算法进行匹配。
S7.后台服务器将匹配好的翻译语言转换成通用文字编码,回传给微处理器二,微处理器二通过显示模块将文字显示在TFT-LCD显示屏上。
S8.使用者可以根据显示结果,用特定手势对结果进行删除、清屏和保存等操作。
步骤S2中,所述的手势识别装置以轻质手套的形式将弯曲传感器一固定在使用者手指背部。
步骤S3中,所述的九轴姿态传感器是一种具有多自由度的传感器,用于检测在空间中的3个加速度自由度、3个旋转角自由度以及3个磁场强度自由度。
步骤S6中,所述的网络模块为有线以太网模块或者无线WIFI网络模块。
本发明与现有技术相比,具有如下优点和有益效果:
1、本发明提供的基于弯曲传感器的手势识别装置不需要光学设备的辅助,而是采用弯曲传感器和姿态传感器进行手势识别,能够替代现有的手语识别方式,在一定程度上精简了手语识别系统算法的复杂性。
2、本发明提供的基于弯曲传感器的手势识别装置可是通过双手同时佩戴来实现对双手的手势同时进行识别,对手语动作进行精确识别。
3、本发明提供的一种基于弯曲传感器的手语翻译方法将手势信息的翻译放置到计算能力强大的后台服务器,方便词库扩充和算法优化等操作,具备一定的灵活性。
4、本发明利用通过蓝牙模块实现手势动作捕捉部分和显示部分的传输,为手机、平板电脑等便携电子设备预留了通信接口,方便以后装置的平台延伸。
附图说明
图1为本发明所述的一种基于弯曲传感器的手势识别装置的工作原理图。
图2为本发明所述的一种基于弯曲传感器的手语翻译方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
如图1,一种基于弯曲传感器的手势识别装置,所述装置包括:微处理器一、微处理器二,以及分别与微处理器一相连的弯曲传感器一、九轴姿态传感器一和无线通信模块一,分别于微处理器二相连的无线通信模块二、显示模块、SD卡模块和网络模块。
所述的微处理器一为STM32L051低功耗单片机,所述的弯曲传感器一为FLEXSENSOR无记忆弯曲传感器,所述的九轴姿态传感器一为MPU-9250传感器,所述的无线通信模块一为蓝牙4.0BLE模块。
所述的微处理器二为STM32F103高性能单片机,所述的无线通信模块二为蓝牙4.0BLE模块,所述的显示模块为TFT-LCD显示屏,所述的SD卡模块为MicroSD卡存储模块。
STM32系列单片机是基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用专门设计的ARMCortex-M3内核单片机,时钟频率达到72MHz,是同类产品中性能最高的产品,具有2个12位模数转换器,1μs转换时间(多达16个输入通道),另外多达80个快速输入输出端口,多达9个通信接口,包括2个I2C接口、3个USART接口、2个SPI外设接口、1个CAN和1个USB接口。此外STM32功耗36mA,是32位市场上功耗最低的产品,相当于0.5mA/MHz。采用FLEXSENSOR无记忆弯曲传感器作为手指弯曲度传感器,因为FLEXSENSOR是一种超薄无记忆弹性材质的弯曲度传感器,自身阻值随自身弯曲度变化而在45K欧姆到125K欧姆之间转变,工作温度为-35摄氏度到+80摄氏度,适合作为手势识别传感器。所述的九轴姿态传感器选用MPU-9250。MPU9250是一个QFN封装的复合芯片(MCM),它由2部分组成。一组是3轴加速度还有3轴陀螺仪,另一组则是AKM公司的AK89633轴磁力计。所以,MPU9250是一款9轴运动跟踪装置,在封装中融合了3轴加速度,3轴陀螺仪以及数字运动处理器(DMP)并且兼容MPU6515。其完美的I2C方案,可直接输出9轴的全部数据。MPU9250具有三个16位加速度AD输出,三个16位陀螺仪AD输出,三个6位磁力计AD输出,精密的慢速和快速运动跟踪,提供给客户全量程的可编程陀螺仪参数选择(±250,±500,±1000,and±2000°/秒(dps)),可编程的加速度参数选择±2g,±4g,±8g,±16g,以及最大磁力计可达到±4800uT。选用蓝牙4.0BLE模块作为微处理器一与微处理器二之间近场通信无线通信方式,蓝牙4.0将三种规格集一体,包括传统蓝牙技术、高速技术和低耗能技术,与3.0版本相比最大的不同就是低功耗。功耗较老版本降低了90%,更省电,符合便携式设备的要求。
如图2,一种基于弯曲传感器的手语翻译方法,包含以下顺序的步骤:
S1.使用者将手势识别装置佩戴在双手上,进行手语交流,以特定的动作标志语句的开始和结束。
S2.每只手上佩戴的手势识别装置,有5个弯曲传感器一,分别固定在使用者手指背部,并连接到微处理器一的AD(模拟信号转数字信号)输入输出口。
所述弯曲传感器一随着使用者手指弯曲度的改变而改变自身弯曲度,并转换成模拟电流信号,输入到微处理器一的AD输入输出口。
S3.每只手上佩戴的手势识别装置,有一个九轴姿态传感器一,固定在使用者手掌中心,并通过串行总线连接到微处理器一的输入输出口。
所述九轴姿态传感器一随着使用者双手手心平移、旋转和双手相对位置的变化而改变自身加速度、旋转角和磁场强度参数。微处理器一以一定的时间间隔读取九轴姿态传感器一的参数。
S4.当微处理器一读取到特定的语句开始动作,开始记录使用者单位时间内的手部手指弯曲度、手掌加速度、旋转角和磁场参数,存入发送缓存,直到读取到特定的语句结束动作。
S5.微处理器一通过串行输入输出口将发送缓存由无线通信模块一发送给与无线通信模块二,由无线通信模块二将接收缓存通过串行输入输出口传输给微处理器二。
S6.微处理器二将接收缓存经过数据封装,通过网络模块发送给后台服务器,数据由后台服务器根据选定的翻译语言,以特定的算法进行匹配。
S7.后台服务器将匹配好的翻译语言转换成通用文字编码,回传给微处理器二,微处理器二通过显示模块将文字显示在TFT-LCD显示屏上。
S8.使用者可以根据显示结果,用特定手势对结果进行删除、清屏和保存等操作。
步骤S2中,所述的手势识别装置以轻质手套的形式将弯曲传感器一固定在使用者手指背部。
步骤S3中,所述的九轴姿态传感器是一种具有多自由度的传感器,用于检测在空间中的3个加速度自由度、3个旋转角自由度以及3个磁场强度自由度。
步骤S6中,所述的网络模块为有线以太网模块或者无线WIFI网络模块。
具体工作过程如下:
使用者将手势识别装置佩戴在双手上,单个装置上的五个弯曲度传感器一分别固定在使用者手指背部,单个装置上的一个九轴姿态传感器一固定在使用者手掌中心。使用者以特定的手势标志语句开始,手势识别装置开始通过传感器收集使用者手势信息。
弯曲传感器一随着使用者手指弯曲度的改变而改变自身弯曲度,并转换成模拟电流信号,输入到微处理器一的AD输入输出口。九轴姿态传感器一随着使用者双手手心平移、旋转和双手相对位置的变化而改变自身加速度、旋转角和磁场强度参数,并通过串行总线将信息传输到微处理器一。
微处理器一以一定的采样率,开始记录使用者单位时间内的手部手指弯曲度、手掌加速度、旋转角和磁场参数,存入发送缓存,直到读取到特定的语句结束动作。
微处理器一通过串行输入输出口将发送缓存由无线通信模块一发送给与无线通信模块二,由无线通信模块二将接收缓存通过串行输入输出口传输给微处理器二。
微处理器二将接收缓存经过数据封装,通过网络模块发送给后台服务器,数据由后台服务器根据选定的翻译语言,以特定的算法进行匹配。后台服务器将匹配好的翻译语言转换成通用文字编码,回传给微处理器二,微处理器二通过显示模块将文字显示在TFT-LCD显示屏上。
使用者以特定的结束手势,标志单语句的结束,完成一次手语翻译。
使用者可以根据显示结果,用特定手势对结果进行删除、清屏和保存等操作。
上述实施例为本发明较佳的实施方式,但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于弯曲传感器的手势识别装置,其特征在于包括:微处理器一、微处理器二,以及分别与微处理器一相连的弯曲传感器一、九轴姿态传感器一和无线通信模块一,分别于微处理器二相连的无线通信模块二、显示模块、SD卡模块和网络模块,微处理器一通过串行输入输出口将发送缓存由无线通信模块一发送给与无线通信模块二,由无线通信模块二将接收缓存通过串行输入输出口传输给微处理器二。
2.根据权利要求1所述的基于弯曲传感器的手势识别装置,其特征在于微处理器一与微处理器二之间选用蓝牙4.0BLE模块作为近场通信无线通信方式。
3.根据权利要求1所述的基于弯曲传感器的手势识别装置,其特征在于所述弯曲传感器一随着使用者手指弯曲度的改变而改变自身弯曲度,并转换成模拟电流信号,输入到微处理器一的AD输入输出口。
4.根据权利要求1所述的基于弯曲传感器的手势识别装置,其特征在于所述九轴姿态传感器一随着使用者双手手心平移、旋转和双手相对位置的变化而改变自身加速度、旋转角和磁场强度参数,并通过串行总线将信息传输到微处理器一。
5.根据权利要求1所述的基于弯曲传感器的手势识别装置,其特征在于所述微处理器一以一预先设置的采样率,开始记录使用者单位时间内的手部手指弯曲度、手掌加速度、旋转角和磁场参数,存入发送缓存,直到读取到特定的语句结束动作。
6.根据权利要求1所述的基于弯曲传感器的手势识别装置,其特征在于微处理器二将接收缓存经过数据封装,通过网络模块发送给后台服务器,数据由后台服务器根据选定的翻译语言,以特定的算法进行匹配;后台服务器将匹配好的翻译语言转换成通用文字编码,回传给微处理器二,微处理器二通过显示模块将文字显示在TFT-LCD显示屏上。
7.一种基于弯曲传感器的手语翻译方法,其特征在于包含以下步骤:
S1.使用者将手势识别装置佩戴在双手上,进行手语交流,以特定的动作标志语句的开始和结束;
S2.每只手上佩戴的手势识别装置,有5个弯曲传感器一,分别固定在使用者手指背部,并连接到微处理器一的AD模拟信号转数字信号输入输出口,所述弯曲传感器一随着使用者手指弯曲度的改变而改变自身弯曲度,并转换成模拟电流信号,输入到微处理器一的AD输入输出口;
S3.每只手上佩戴的手势识别装置,有一个九轴姿态传感器一,固定在使用者手掌中心,并通过串行总线连接到微处理器一的输入输出口,所述九轴姿态传感器一随着使用者双手手心平移、旋转和双手相对位置的变化而改变自身加速度、旋转角和磁场强度参数,微处理器一以预先设定的时间间隔读取九轴姿态传感器一的参数;
S4.当微处理器一读取到特定的语句开始动作,开始记录使用者单位时间内的手部手指弯曲度、手掌加速度、旋转角和磁场参数,存入发送缓存,直到读取到特定的语句结束动作;
S5.微处理器一通过串行输入输出口将发送缓存由无线通信模块一发送给与无线通信模块二,由无线通信模块二将接收缓存通过串行输入输出口传输给微处理器二;
S6.微处理器二将接收缓存经过数据封装,通过网络模块发送给后台服务器,数据由后台服务器根据选定的翻译语言,以特定的算法进行匹配;
S7.后台服务器将匹配好的翻译语言转换成通用文字编码,回传给微处理器二,微处理器二通过显示模块将文字显示在TFT-LCD显示屏上;
S8.使用者可以根据显示结果,用特定手势对结果进行删除、清屏和保存等操作。
8.根据权利要求7所述的基于弯曲传感器的手语翻译方法,其特征在于步骤S2中,所述的手势识别装置以轻质手套的形式将弯曲传感器一固定在使用者手指背部。
9.根据权利要求7所述的基于弯曲传感器的手语翻译方法,其特征在于步骤S3中,所述的九轴姿态传感器是一种具有多自由度的传感器,用于检测在空间中的3个加速度自由度、3个旋转角自由度以及3个磁场强度自由度。
10.根据权利要求7所述的基于弯曲传感器的手语翻译方法,其特征在于步骤S6中,所述的网络模块为有线以太网模块或者无线WIFI网络模块。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610117644.8A CN105759970A (zh) | 2016-03-02 | 2016-03-02 | 一种基于弯曲传感器的手势识别装置和手语翻译方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610117644.8A CN105759970A (zh) | 2016-03-02 | 2016-03-02 | 一种基于弯曲传感器的手势识别装置和手语翻译方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105759970A true CN105759970A (zh) | 2016-07-13 |
Family
ID=56331626
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610117644.8A Pending CN105759970A (zh) | 2016-03-02 | 2016-03-02 | 一种基于弯曲传感器的手势识别装置和手语翻译方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105759970A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107678550A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-09 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于数据手套的手语手势识别系统 |
CN108664129A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-10-16 | 北京工业大学 | 一种基于手势识别手套的可学习数据采集系统及实现方法 |
CN108766434A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-11-06 | 东北大学 | 一种手语识别翻译系统及方法 |
CN109300368A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-02-01 | 浙江理工大学 | 一种语音式手语交流系统及方法 |
CN112971772A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-18 | 哈尔滨工业大学 | 基于手掌部多模态信息的人手多运动模式识别系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5212372A (en) * | 1991-09-09 | 1993-05-18 | Psc, Inc. | Portable transaction terminal for optical and key entry of data without keyboards and manually actuated scanners |
US6035274A (en) * | 1988-10-14 | 2000-03-07 | Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Strain-sensing goniometers, systems and recognition algorithms |
CN103677289A (zh) * | 2013-12-09 | 2014-03-26 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种智能交互手套及交互方法 |
CN204791666U (zh) * | 2015-05-13 | 2015-11-18 | 郑州大学 | 一种便携式智能手语翻译装置 |
-
2016
- 2016-03-02 CN CN201610117644.8A patent/CN105759970A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6035274A (en) * | 1988-10-14 | 2000-03-07 | Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Strain-sensing goniometers, systems and recognition algorithms |
US5212372A (en) * | 1991-09-09 | 1993-05-18 | Psc, Inc. | Portable transaction terminal for optical and key entry of data without keyboards and manually actuated scanners |
CN103677289A (zh) * | 2013-12-09 | 2014-03-26 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种智能交互手套及交互方法 |
CN204791666U (zh) * | 2015-05-13 | 2015-11-18 | 郑州大学 | 一种便携式智能手语翻译装置 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107678550A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-09 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于数据手套的手语手势识别系统 |
CN108766434A (zh) * | 2018-05-11 | 2018-11-06 | 东北大学 | 一种手语识别翻译系统及方法 |
CN108766434B (zh) * | 2018-05-11 | 2022-01-04 | 东北大学 | 一种手语识别翻译系统及方法 |
CN108664129A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-10-16 | 北京工业大学 | 一种基于手势识别手套的可学习数据采集系统及实现方法 |
CN109300368A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-02-01 | 浙江理工大学 | 一种语音式手语交流系统及方法 |
CN112971772A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-06-18 | 哈尔滨工业大学 | 基于手掌部多模态信息的人手多运动模式识别系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105759970A (zh) | 一种基于弯曲传感器的手势识别装置和手语翻译方法 | |
CN103049761B (zh) | 基于手语手套的手语识别方法及系统 | |
WO2017092225A1 (zh) | 基于emg的可穿戴式文本输入系统及方法 | |
CN104622434A (zh) | 一种应用于可穿戴设备的远程数据采集系统及其控制方法 | |
CN204791666U (zh) | 一种便携式智能手语翻译装置 | |
CN109219032B (zh) | 基于nfc的多参数腕式生命体征数据通信方法 | |
CN106326881B (zh) | 用于实现人机交互的手势识别方法和手势识别设备 | |
CN104251737A (zh) | 红外测温仪数据分析处理平台及其方法 | |
CN203328811U (zh) | 一种手持式移动护理装置 | |
CN206292820U (zh) | 一种基于rfid标签的搜索装置 | |
CN206210144U (zh) | 手语语音转化帽 | |
CN104049753B (zh) | 实现手语信息和文本信息相互转换的方法和装置 | |
CN111831122B (zh) | 基于多关节数据融合的手势识别系统及方法 | |
CN203089152U (zh) | 新型便携式x射线无线数字平板探测器 | |
CN202136338U (zh) | 一种电子交互式沙盘装置 | |
CN106155328A (zh) | 一种可穿戴式单指操控无线鼠标装置及其控制方法 | |
CN206470696U (zh) | 一种快速微小手势的识别装置 | |
Sapkota et al. | Smart glove for sign language translation using Arduino | |
Kala et al. | Development of device for gesture to speech conversion for the mute community | |
CN204425408U (zh) | 基于ZigBee无线通信的智能健康数据采集传输装置 | |
CN211554790U (zh) | 一种穿戴式翻译和信息检索装置 | |
CN112883935A (zh) | 一种神经网络实时手语翻译系统设备 | |
CN208092656U (zh) | 指套式无线鼠标 | |
CN206401997U (zh) | 一种基于无线供电方式的手势姿态检测装置 | |
CN111339264A (zh) | 智能拐杖的工作方法、装置、设备、存储介质和智能拐杖 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160713 |