CN113311940A - 一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113311940A
CN113311940A CN202110453063.2A CN202110453063A CN113311940A CN 113311940 A CN113311940 A CN 113311940A CN 202110453063 A CN202110453063 A CN 202110453063A CN 113311940 A CN113311940 A CN 113311940A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electromyographic
controlling
portable device
intelligent portable
signal
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
Application number
CN202110453063.2A
Other languages
English (en)
Inventor
闻启栋
汤奕
谭敏刚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Liyang Research Institute of Southeast University
Original Assignee
Liyang Research Institute of Southeast University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Liyang Research Institute of Southeast University filed Critical Liyang Research Institute of Southeast University
Priority to CN202110453063.2A priority Critical patent/CN113311940A/zh
Publication of CN113311940A publication Critical patent/CN113311940A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

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
    • G06F3/015—Input arrangements based on nervous system activity detection, e.g. brain waves [EEG] detection, electromyograms [EMG] detection, electrodermal response detection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/389—Electromyography [EMG]
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/389—Electromyography [EMG]
    • A61B5/397—Analysis of electromyograms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2203/00—Indexing scheme relating to G06F3/00 - G06F3/048
    • G06F2203/01—Indexing scheme relating to G06F3/01
    • G06F2203/011—Emotion or mood input determined on the basis of sensed human body parameters such as pulse, heart rate or beat, temperature of skin, facial expressions, iris, voice pitch, brain activity patterns

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Dermatology (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本发明提供了一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：获取佩戴者的肌电信号；对所述肌电信号进行预处理，得到所述肌电信号的特征信息；将所述特征信息输入肌电信号识别模型，得到识别结果；将识别结果与预设的指令信号匹配，得到与识别结果对应的指令信号；根据所述指令信号控制所述智能便携设备执行相应操作。本发明通过对手势所对应的肌电信号进行识别，来控制智能便携设备的亮屏，以及通过不同的手势识别，实现对智能便携设备不同功能的操作。解决了智能便携设备屏幕小，操作不够便捷的问题。

Description

一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读 存储介质
技术领域
本发明涉及智能控制技术领域，具体涉及一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着智能科技的不断发展，智能手环的种类也日益繁多，目前智能手环可以接听电话、记录用户日常生活中的心率、走路步数等基本功能，还有一些智能手环可以通过智能手环对安装在手机上的应用程序进行操作，但目前所使用的手环普遍存在屏幕小，操作不够便捷的问题。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种控制智能便携设备的方法，包括以下步骤：
获取佩戴者的肌电信号；
对所述肌电信号进行预处理，得到所述肌电信号的特征信息；
将所述特征信息输入肌电信号识别模型，得到识别结果；
将识别结果与预设的指令信号匹配，得到与识别结果对应的指令信号；
根据所述指令信号控制所述智能便携设备执行相应操作。
进一步的，所述预处理为通过滤波器对肌电信号进行切割、增强处理，得到包含所述肌电信号时域信息和频域信息的特征信息。
进一步的，所述肌电信号识别模型由以下步骤生成：
确定肌电信号识别函数的特征参数和常数；
根据阶梯下降算法得到特征参数的系数值以及常数值；
构建肌电信号识别函数；
训练肌电信号识别函数，得到肌电信号识别模型。
进一步的，所述特征参数为经过处理的特征信息，所述特征信息的处理方法包括对时域信息的最大值、最小值、峰值、方差、均方差根值的处理以及对频域信息进行肌电信号加窗的处理。
一种控制智能便携设备的装置，设于所述智能便携设备上，包括：
传感器模块，位于所述智能便携设备与佩戴者之间，被配置为检测佩戴者手臂的肌电信号；
获取模块，被配置为获取佩戴者的肌电信号；
处理模块，被配置为对所述肌电信号进行预处理以得到所述肌电信号的特征信息；
识别模块，被配置为将识别结果与预设的指令信号匹配，得到与识别结果对应的指令信号；
存储模块，被配置为包含有数据集，所述数据集存储有预设的指令信号所对应的肌电信号的识别结果区间值；
控制模块，被配置为根据所述指令信号控制所述智能便携设备执行相应操作。
进一步的，所述装置还包括重置模块，所述重置模块被配置为重置与识别结果对应的指令信号。
一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述控制智能便携设备的方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述控制智能便携设备的方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：
本发明通过对手势所对应的肌电信号进行识别，来控制智能便携设备的亮屏，以及通过不同的手势识别，实现对智能便携设备不同功能的操作。解决了智能便携设备屏幕小，操作不够便捷的问题。
本发明通过对手势的识别仅靠单手佩戴智能便携设备就能实现，避免了双手操作所带来的不便。
附图说明
图1为本发明实施例中一种控制智能便携设备的方法的流程图；
图2为本发明实施例中一种控制智能便携设备的装置的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
需要注意的是，本发明所指智能便携设备包括但不限于智能手环和智能手表。
请参阅图1，本发明实施例提供了一种控制智能便携设备的方法，所述方法包括以下步骤：
S100：获取佩戴者的肌电信号；
S200：对所述肌电信号进行预处理，得到所述肌电信号的特征信息；
S300：将所述特征信息输入肌电信号识别模型，得到识别结果；
S400：将识别结果与预设的指令信号匹配，得到与识别结果对应的指令信号；
S500：根据所述指令信号控制所述智能便携设备执行相应操作。
具体的，当竖起食指，智能便携设备采集到食指所对应的肌电信号，智能便携设备的屏幕显示付费二维码；当竖起小拇指，智能便携设备切换到公交卡NFC功能；当竖起无名指，智能便携设备的屏幕显示行走步数。或者，将智能便携设备执行的操作所对应的指令信号拓展为两个指令信号，即通过两次手势识别所对应的肌电信号来控制智能便携设备执行某一操作；例如将竖起大拇指设定为预令，竖起食指设定为动令，当获取到佩戴者的肌电信号依次出现了预令与动令所对应的肌电信号，则控制智能便携设备的屏幕显示付费二维码。如此，通过设定需要识别两次肌电信号才能执行某一操作可以避免出现类似误触的情况，大大提高了本发明技术方案的实用性。
本实施例中，所述预处理为通过滤波器对肌电信号进行切割、增强处理，得到包含所述肌电信号时域信息和频域信息的特征信息。
本实施例中，所述肌电信号识别模型由以下步骤生成：
S301：确定肌电信号识别函数的特征参数和常数；
S302：根据阶梯下降算法得到特征参数的系数值以及常数值；
S303：构建肌电信号识别函数；
S304：训练肌电信号识别函数，得到肌电信号识别模型。
进一步的，所述肌电信号识别函数如下：
y=k1x1+k2x2+k3x3+k4x4+k5x5+k6 x6+b
其中，k1为特征参数的平均功率频率权重；k2为特征参数的中值频率权重；k3为特征参数的绝对平均值权重；k4为特征参数的均方根值权重；k5为特征参数的方差权重；k6为特征参数的过零点数权重；x1为特征参数的平均功率频率；x2为特征参数的中值频率；x3为特征参数的绝对平均值；x4为特征参数的均方根值；x5为特征参数的方差；x6为特征参数的过零点数，b为常数。
本实施例中，所述特征参数为经过处理的特征信息，所述特征信息的处理方法包括对时域信息的最大值、最小值、峰值、方差、均方差根值的处理以及对频域信息进行肌电信号加窗的处理。
请参阅图2，本发明实施例还提供了一种控制智能便携设备的装置，设于所述智能便携设备上，包括：
传感器模块，位于所述智能便携设备与佩戴者之间，被配置为检测佩戴者手臂的肌电信号；
获取模块，被配置为获取佩戴者的肌电信号；
处理模块，被配置为对所述肌电信号进行预处理以得到所述肌电信号的特征信息；
识别模块，被配置为将识别结果与预设的指令信号匹配，得到与识别结果对应的指令信号；
存储模块，被配置为包含有数据集，所述数据集存储有预设的指令信号所对应的肌电信号的识别结果区间值；
控制模块，被配置为根据所述指令信号控制所述智能便携设备执行相应操作。
本实施例中，所述装置还包括重置模块，所述重置模块被配置为重置与识别结果对应的指令信号。
具体的，预设的竖起大拇指代表亮屏的动作，经重置模块可以更改为竖起中指的动作，同时需要根据手环语音提示，对新的手势动作信息进行录入和采集，直至达到可准确识别的效果。
本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述控制智能便携设备的方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述控制智能便携设备的方法的步骤。
本申请实施例所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。合适的非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而不需要局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM (SRAM)、动态RAM (DRAM)、同步DRAM (SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)。
以上所述实施例仅表达了本申请的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种控制智能便携设备的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取佩戴者的肌电信号；
对所述肌电信号进行预处理，得到所述肌电信号的特征信息；
将所述特征信息输入肌电信号识别模型，得到识别结果；
将识别结果与预设的指令信号匹配，得到与识别结果对应的指令信号；
根据所述指令信号控制所述智能便携设备执行相应操作。
2.根据权利要求1所述的控制智能便携设备的方法，其特征在于：所述预处理为通过滤波器对肌电信号进行切割、增强处理，得到包含所述肌电信号时域信息和频域信息的特征信息。
3.根据权利要求2所述的控制智能便携设备的方法，其特征在于，所述肌电信号识别模型由以下步骤生成：
确定肌电信号识别函数的特征参数和常数；
根据阶梯下降算法得到特征参数的系数值以及常数值；
构建肌电信号识别函数；
训练肌电信号识别函数，得到肌电信号识别模型。
4.根据权利要求3所述的控制智能便携设备的方法，其特征在于，所述特征参数为经过处理的特征信息，所述特征信息的处理方法包括对时域信息的最大值、最小值、峰值、方差、均方差根值的处理以及对频域信息进行肌电信号加窗的处理。
5.一种控制智能便携设备的装置，设于所述智能便携设备上，其特征在于，包括：
传感器模块，位于所述智能便携设备与佩戴者之间，被配置为检测佩戴者手臂的肌电信号；
获取模块，被配置为获取佩戴者的肌电信号；
处理模块，被配置为对所述肌电信号进行预处理以得到所述肌电信号的特征信息；
识别模块，被配置为将识别结果与预设的指令信号匹配，得到与识别结果对应的指令信号；
存储模块，被配置为包含有数据集，所述数据集存储有预设的指令信号所对应的肌电信号的识别结果区间值；
控制模块，被配置为根据所述指令信号控制所述智能便携设备执行相应操作。
6.如权利要求5所述的控制智能便携设备的装置，其特征在于：所述装置还包括重置模块，所述重置模块被配置为重置与识别结果对应的指令信号。
7.一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述的控制智能便携设备的方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的控制智能便携设备的方法的步骤。
CN202110453063.2A 2021-04-26 2021-04-26 一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 Pending CN113311940A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110453063.2A CN113311940A (zh) 2021-04-26 2021-04-26 一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110453063.2A CN113311940A (zh) 2021-04-26 2021-04-26 一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113311940A true CN113311940A (zh) 2021-08-27

Family

ID=77371207

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110453063.2A Pending CN113311940A (zh) 2021-04-26 2021-04-26 一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113311940A (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111103976A (zh) * 2019-12-05 2020-05-05 深圳职业技术学院 手势识别方法、装置及电子设备
CN111752137A (zh) * 2020-07-06 2020-10-09 诺百爱（杭州）科技有限责任公司 一种肌电智能手表和智能手表的肌电控制方法、电子设备

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111103976A (zh) * 2019-12-05 2020-05-05 深圳职业技术学院 手势识别方法、装置及电子设备
CN111752137A (zh) * 2020-07-06 2020-10-09 诺百爱（杭州）科技有限责任公司 一种肌电智能手表和智能手表的肌电控制方法、电子设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109276255B (zh) 一种肢体震颤检测方法及装置
US9477872B2 (en) Guided fingerprint enrolment
CN108694312A (zh) 用于存储指纹信息的电子设备和方法
CN107809949A (zh) 用于测量与人体有关的信息的电子设备及其操作方法
CN108737643A (zh) 获取生物识别信息的方法和支持该方法的电子设备
CN108388782A (zh) 用于认证生物计量数据的电子设备和系统
CN108806669A (zh) 用于提供语音识别服务的电子装置及其方法
CN104834907A (zh) 手势识别方法、装置、设备以及基于手势识别的操作方法
CN114707562B (zh) 一种肌电信号采样频率控制方法、装置及存储介质
CN108376546A (zh) 语音输入方法以及用于支持该方法的电子设备和系统
CN105446612A (zh) 一种终端控制方法及终端
CN205068395U (zh) 具有生物识别功能的智能穿戴设备
US20230157554A1 (en) Apparatus and method for detecting bio-signal feature
CN111462381A (zh) 基于人脸温度识别的门禁控制方法、电子装置及存储介质
CN104133554A (zh) 主导肢体识别方法和装置
US20240077948A1 (en) Gesture-based display interface control method and apparatus, device and storage medium
US9521202B2 (en) Method for matching multiple devices, and device and server system for enabling matching
CN108141490A (zh) 用于处理图像的电子设备及其控制方法
CN114217694A (zh) 一种仿生手及其手势控制方法、服务器及存储介质
CN110151187B (zh) 健身动作识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108829239A (zh) 终端的控制方法、装置及终端
CN111180077A (zh) 医美主题识别方法、装置、设备及存储介质
CN113311940A (zh) 一种控制智能便携设备的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN104360800A (zh) 一种解锁模式调整方法
CN113766063A (zh) 天线匹配方法、装置、移动终端和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210827

RJ01 Rejection of invention patent application after publication