[发明专利]一种近程电容式动态手势识别系统及方法

权利要求书

1.一种近程电容式动态手势识别系统，其特征在于：该系统包括：

电容传感器模块，用于感应同一手势对应的多个电容值变化量；电容传感器模块所包括的多个电容传感器采用电极阵列方式布置，通过模拟开关切换得到多个电容值；

电容检测信号采集电路，用于测量并传送每次手势对应的所有电容值；

上位机，用于控制电容数据的接收与存储，并同时对每次采集的电容数据进行处理分析，判断属何种手势并显示。

2.根据权利要求1所述的近程电容式动态手势识别方法，其特征在于：所述电容检测信号采集电路包括：

集成电容测量芯片，用于测量不同手势位置对应的传感器电容值；

主控制器，用于实现实时的电容数据采集、处理和传输；

模拟开关，用于把所述电容传感器模块的电极阵列切换成不同的电容器。

3.根据权利要求1至2中任一项所述近程电容式动态手势识别系统的识别方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

(1)在手势识别的监测区域内，将电容传感器模块采用电极阵列方式，铺设多个电极；

(2)电容检测信号采集电路通过模拟开关切换，按多种敏感配置方式配置多个工作电极的组合形成多个电容传感器；

(3)电容检测信号采集电路采集上一步配置的各个电容传感器的电容值，并上传至上位机；

(4)上位机根据存储的电容值阈值，截取阈值段内的电容传感器信号，然后将多个电容传感器的信号段按C＝[C1^T C2^T C3^T C4^T]..这种方式组合，其中，C为组合后的新的电容信号，C1^T C2^T C3^T C4^T.表示截取的第一、二、三、四传感器的信号；

(5)对组合后的新的电容信号进行短时傅里叶变换STFT计算，生成频谱图；

(6)对上一步生成的频谱图进行深度学习分类模型训练，建立动态手势分类模型；

(7)在手势识别的监测区域内输入动态手势时，电容检测信号采集电路采集各个电容传感器的信号并上传至上位机，上位机根据步骤(4)至步骤(5)得到频谱图；

(8)将步骤(7)得到的频谱图，输入到步骤(6)建立的动态手势分类模型，得到动态手势分类结果。

4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于：所述步骤(2)中敏感配置方式是指电极阵列的组合方式，即传感器的发射电极与接收电极的空间位置不同时，电磁场空间分布不同，带来的物体敏感区域不同，场能强度不同。

5.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于：所述步骤(5)中的短时傅里叶变换STFT的计算公式为：

式中，x(n)为输入信号；ω(n)为长度为M的开窗函数，R为移动长度，n为个数，w为角加速度。

6.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于：电极阵列为4*4的14种敏感配置为：

其中，T代表发射电极，R代表接收电极，N代表无电气连接；SF1至SF14为14种敏感配置方式。