[发明专利]一种基于深度学习的盲人理疗仪系统设计方法

说明书

本发明提供了一种基于深度学习的盲人理疗仪系统设计方法。包括硬件部分和软件部分，硬件部分包括摄像头、PC机、热疗探头、电疗探头、负压探头以及STM32F103ZET6处理器和语音模块，软件部分包括功能模块和驱动程序，功能模块还包括选择模块、理疗模块、图像采集模块、手势识别模块、信息传输模块、信息记录模块、语音播报模块，选择模块包括，热疗模式、电疗模式、负压模式，理疗模块还包括热疗模块、电疗模块、负压模块。本发明通过对手势识别的采集和手势识别，自动选择理疗模式和自动调节理疗参数，实现一种无需人工调节的智能理疗功能，解决了盲人在理疗过程中需要他人陪护的问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于深度学习的盲人理疗仪系统设计方法。

背景技术

我国曾在上世纪80年代进行过视力残疾状况调查 结果显示，我国有视力残疾患者近1300万，其中盲约550万,低视力约750万 。世界卫生组织估计全世界有盲人4000万到4500万，低视力是盲人的3倍，约1.4亿人。2018年，黄英，王晓兰针对盲人行走时无法了解到前方是否有障碍物所带来不便的问题，开发了一种基于单片机控制及超声波探测的盲人避障装置，此装置带有语音及振动提示功能，以及LED提示灯。该装置可以放在拐杖上,便于行走携带，有实用意义。2020年，胡鸿， 李正安，通过KANO模型用户需求分析,确定盲人线上线下购物服务的需求功能。构建适合盲人使用的线上购物服务APP。设计辅助盲人购物和提升购物体验的语音产品，解决了盲人购物难和体验差的问题。2020年，牛艺杰以盲人为本,通过发现盲人对独立行走、自由活动的渴望,对美好自然环境的渴望,提出适合盲人的“无陪伴”外环境理念。这是一个以盲人为本的室外公共休闲活动空间，通过学科之间的渗透，实现盲人的“无陪伴”外环境设计，构建一个适合盲人参与的美好外环境,满足他们在局部空间中独立自由的活动需求，拓展了盲人的生活间，促进盲人与自然环境的交流。张毅 ，李敏等人（中国专利 2012-02-01 CN102339379A手势识别方法及基于手势识别控制的智能轮椅人机系统）采用Camshift跟踪算法与Kalman滤波算法相结合的方法对人手进行跟踪,并分离出手势,结合Hu矩与支持向量机(SVM)对手势进行识别，可以快速、准确的识别手势命令,安全的控制智能轮椅的目的,能帮助老年人和残疾人提高活动范围和生活质量。王瑞锦，秦志光等人（中国专利 2015-05-06 CN104598017A服务于盲人的交互式手势识别系统）提出了一种移动设备上的交互式手势识别系统,其特征在于,只需获得手机上的加速传感器信息,使用位移模型筛选原始传感器样本,获得细粒度的数据，然后利用一种快速高效的GRIB手势识别算法去实现匹配过程，可以在移动设备上快速运行,给使用者带来更好的交互式体验。GRIB手势识别系统为用户高效、用户友好、安全的交互方式,为残疾使用者,特别是盲人,带来诸多的便利。

综上所述，手势识别用于人机交互已成为人机交互技术重要的研究内容，虽然目前市场上针对盲人的智能产品较多，但仍然没有针对于盲人在理疗过程中需要他人陪护的问题所研发的智能化理疗设备。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于深度学习的盲人理疗仪系统设计方法。

本发明技术方案如下所述：

一种基于深度学习的盲人理疗仪系统设计方法，包括硬件部分和软件部分；所述硬件部分包括摄像头、PC机、热疗探头、电疗探头、负压探头以及STM32F103ZET6处理器和语音模块，所述软件部分包括驱动程序，所述软件部分还包括功能模块，所述功能模块包括功能选择模式、图像采集模块、手势识别模块、信息传输模块、理疗模块、信息记录模块、语音播报模块。

所述功能选择模式包括，热疗模式、电疗模式、负压模式，模式间通过手势识别或触摸按钮进行切换。

所述图像采集模块是所述摄像头将采集回的人体手势图片信息传输给所述PC机上的所述手势识别模块进行手势识别。