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公开(公告)号：CN117290773A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311327279.X
申请日：2023-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F3/01 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23213
Abstract: 一种基于智能数据手套的水陆两栖个性化手势识别方法及识别系统，属于人工智能技术领域。为实现水陆两栖环境基于传感器的手势识别更加准确，本发明构建轻量级手势识别模型、复杂手势识别模型；首先通过装载在智能数据手套上的芯片进行环境感知判断；水下环境中，将手套拉伸传感器数据输入到部署在手套端的轻量级手势识别模型进行手指手势识别，将识别结果通过有线方式传输至移动设备；陆上环境中，将在手套端识别得到的手指部分手势识别结果与IMU数据、拉伸传感器数据输入到移动设备中的复杂手势识别模型进行识别，将识别结果通过无线方式传输至移动设备。最后根据移动设备预定义的陆上和水下手势编码与系统控制规则完成水下环境的人机交互。
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公开(公告)号：CN118915908B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410943642.9
申请日：2024-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种运动中的手势数据处理方法、电子设备及存储介质，属于用户交互技术领域。为解决运动状态下的手势进行精准的数据处理，本发明包括使用智能数据手套，采集运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据；对采集的运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据进行对比分析，提取用于运动中的手势识别数据；构建基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块，将用于运动中的手势识别数据输入到基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块中得到过滤后的动态手势数据；然后将过滤后的动态手势数据输入到基于线段拟合模型比较的动态手势分割算法模块进行手势分割，然后进行数据降噪，得到处理后的运动中的手势数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117292404A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311327282.1
申请日：2023-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/26
Abstract: 一种高精度手势数据识别方法、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。为提高基于数据手套的手势识别的准确率，本发明采集新目标手势数据，构建新目标手势数据集，获取源域手势数据，构建源域手势数据集；基于mPUL算法和TSC算法构建无用手势过滤模型；将新目标手势数据，利用构建的无用手势过滤模型进行手势过滤，得到目标域手势数据，构建目标域手势数据集；构建基于迁移学习的跨域手势识别模型；将采集的源域手势数据集、目标域手势数据集输入到构建的基于迁移学习的跨域手势识别模型，进行从源域到目标域的手势识别，得到高精度手势数据识别结果。本发明手势识别准确率高。
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公开(公告)号：CN118915908A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410943642.9
申请日：2024-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种运动中的手势数据处理方法、电子设备及存储介质，属于用户交互技术领域。为解决运动状态下的手势进行精准的数据处理，本发明包括使用智能数据手套，采集运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据；对采集的运动过程中的三轴加速度计数据、运动过程中的三轴陀螺仪数据进行对比分析，提取用于运动中的手势识别数据；构建基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块，将用于运动中的手势识别数据输入到基于手臂运动状态检测的手臂状态分割算法模块中得到过滤后的动态手势数据；然后将过滤后的动态手势数据输入到基于线段拟合模型比较的动态手势分割算法模块进行手势分割，然后进行数据降噪，得到处理后的运动中的手势数据。
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公开(公告)号：CN119646605A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411672462.8
申请日：2024-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 一种手势分割与识别方法、电子设备及存储介质，属于手势识别技术领域。为了解决手势快速，准确的识别的问题，本发明包括利用智能数据手套采集手势动作数据，将采集的手势动作数据使用固定滑动窗口分割为n个连续的窗口数据，将每个窗口数据再划分为三个大小相等的子窗口，使用距离计算函数计算每个窗口的子窗口之间的内部相似特征，建立相邻窗口相似特征判断方法，用于判断手势窗口为基本手势动作窗口或过渡手势动作窗口，分别得到基本手势动作窗口和过渡手势动作窗口；对过渡手势动作窗口进行升采样处理，将得到的基本手势动作窗口和处理后的过渡手势动作窗口分别输入到手势动作识别模型中进行识别，得到基本手势动作和过渡手势动作。
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公开(公告)号：CN117290773B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311327279.X
申请日：2023-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F3/01 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23213
Abstract: 一种基于智能数据手套的水陆两栖个性化手势识别方法及识别系统，属于人工智能技术领域。为实现水陆两栖环境基于传感器的手势识别更加准确，本发明构建轻量级手势识别模型、复杂手势识别模型；首先通过装载在智能数据手套上的芯片进行环境感知判断；水下环境中，将手套拉伸传感器数据输入到部署在手套端的轻量级手势识别模型进行手指手势识别，将识别结果通过有线方式传输至移动设备；陆上环境中，将在手套端识别得到的手指部分手势识别结果与IMU数据、拉伸传感器数据输入到移动设备中的复杂手势识别模型进行识别，将识别结果通过无线方式传输至移动设备。最后根据移动设备预定义的陆上和水下手势编码与系统控制规则完成水下环境的人机交互。
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公开(公告)号：CN117292404B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311327282.1
申请日：2023-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/26
Abstract: 一种高精度手势数据识别方法、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。为提高基于数据手套的手势识别的准确率，本发明采集新目标手势数据，构建新目标手势数据集，获取源域手势数据，构建源域手势数据集；基于mPUL算法和TSC算法构建无用手势过滤模型；将新目标手势数据，利用构建的无用手势过滤模型进行手势过滤，得到目标域手势数据，构建目标域手势数据集；构建基于迁移学习的跨域手势识别模型；将采集的源域手势数据集、目标域手势数据集输入到构建的基于迁移学习的跨域手势识别模型，进行从源域到目标域的手势识别，得到高精度手势数据识别结果。本发明手势识别准确率高。
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