[发明专利]一种基于神经网络的手势数据采集手套及识别方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的手势数据采集手套，其特征在于，包括手指关节模块(1)、连接杆(19)、连接键(20)、盖板(2)、掌托(3)、主传感器模块(4)和弹力带(21)；

所述手指关节模块(1)的末端与连接杆(19)连接；

所述盖板(2)通过连接键(20)与连接杆(19)连接；

所述主传感器模块(4)设置在盖板(2)的上表面；

所述掌托(3)通过所述弹力带(21)与盖板(2)连接；

所述主传感器模块(4)包括微处理器，无线发送模块和主惯性传感器；

所述微处理器汇总手指关节模块(1)采集到的指关节角度和运动信息，进行姿态拟合；

所述无线发送模块将处理后的数据发送给上位机，进行进一步的处理；

所述主惯性传感器采集手掌的运动信息。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的手势数据采集手套，其特征在于，所述手指关节模块(1)包括第一指套(6)、活动关节(5)、第二指套(7)、第三指套(22)、第一传感器模块(8)、第二传感器模块(9)和第三传感器模块(10)；所述第一指套(6)和第二指套(7)之间通过活动关节(5)连接；

所述第二指套(7)和第三指套(22)之间通过活动关节(5)连接；

所述第一指套(6)上设置第一传感器模块(8)；

所述第二指套(7)上设置第二传感器模块(9)；

所述第三指套(22)上设置第三传感器模块(10)；

所述第一传感器模块(8)、第二传感器模块(9)和第三传感器模块(10)分别负责采集指尖、指中、指根三个关节的角度和运动信息，通过FPC线材相连，汇总到微处理器中；

所述第一传感器模块(8)、第二传感器模块(9)和第三传感器模块(10)都包括惯性传感器和数字运动处理器。

3.根据权利要求2所述的基于神经网络的手势数据采集手套，其特征在于，所述盖板(2)的前端设置有五个连接键(20)，所述连接键(20)穿透盖板(2)。

4.根据权利要求3所述的基于神经网络的手势数据采集手套，其特征在于，所述盖板(2)大于所述掌托(3)。

5.根据权利要求4所述的基于神经网络的手势数据采集手套，其特征在于，所述活动关节(5)包括第一摇杆(11)、第一转轴(12)、第二摇杆(13)、第三摇杆(14)、固定轴(15)、第二转轴(16)、主动轴(17)和从动轴(18)；

所述第一摇杆(11)的一端通过第一转轴(12)连接第一指套(6)或者第二指套(7)，第一摇杆(11)的另一端通过主动轴(17)和从动轴(18)分别连接第二摇杆(13)和第三摇杆(14)的一端，所述第二摇杆(13)和第三摇杆(14)的另一端连接所述第二转轴(16)；

所述第二转轴(16)穿过固定轴(15)；

所述固定轴(15)设置在第二摇杆(13)和第三摇杆(14)之间；

所述固定轴(15)固定在所述第二指套(7)或者第三指套(22)上；

所述活动关节(5)保证使用者的指关节可以自由的活动。

6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于神经网络的手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、将基于神经网络的手势识别的数据手套采集的数据经过MATLAB平台进行窗格提取函数处理，加窗后的数据长度为192，传送到卷积神经网络进行学习，得到计算模型，利用新模型进行新手势的识别预测；

步骤2、所述卷积神经网络建立在AlexNet的基础之上，将卷积神经网络CNN模型进行多分类问题的识别和预测，得到手势类别。