本发明专利技术公开了一种人工智能用手势识别手环，属于手环领域，人工智能用手势识别手环包括手环本体以及至少一个的复合式力学传感器，至少一个的所述复合式力学传感器固定在所述手环本体上，所述复合式力学传感器包括用于与被感应物体相对运动的柔性感应层、电极感应层、压电材料层以及用于计算用户手势的信号处理器，所述电极感应层位于所述柔性感应层的一侧，所述柔性感应层与所述电极感应层之间留有间隙，所述压电材料层位于所述柔性感应层与所述电极感应层之间的间隙内，所述柔性感应层朝向所述手环本体的内侧。本发明专利技术人工智能用手势识别手环，通过手势识别手环检测聋哑人的手臂表面肌肉的力学信息来获取手势姿态信号，无需拍摄手势且易于穿戴且便携好。拍摄手势且易于穿戴且便携好。拍摄手势且易于穿戴且便携好。
【技术实现步骤摘要】
一种人工智能用手势识别手环及其手势识别方法
[0001]本专利技术涉及手环领域，尤其涉及一种人工智能用手势识别手环以及用于上述人工智能用手势识别手环的手势识别方法。
技术介绍
[0002]对于聋哑人，手语是他们沟通交流的重要手段，但由于正常人大部分基本不会学习手语，这就使得聋哑人与正常人之间存在严重的交流障碍。现有的手语识别器件常采用摄像头或多个不同种类力学传感器进行采集聋哑人手语，往往需要固定摄像头至合适的位置，并需要在手指上固定多个不同种类的力学传感器来收集不同的方向的力来有效理解手语，这就极大的影响了聋哑人日常实用，进行限于实验环境对手语进行采集，便携性及体验感差。
[0003]中国专利文献公开号CN110989828A公开了一种基于计算机视觉的手势识别方法及手势识别手环，该方法包括：佩戴者佩戴并开启手势识别手环，三个摄像头分别拍摄佩戴者手部的第一手势影像、第二手势影像及第三手势影像，通信模块获取上述影像及手势识别手环的空间坐标数据，通过蓝牙网络输出至影像处理设备，影像处理设备根据上述数据对佩戴者手部进行手势识别，构建对应的虚拟现实影像。上述专利提供的手势识别手环需要设置第一手势影像、第二手势影像及第三手势影像，当聋哑人穿戴三个远离手指的第一手势影像、第二手势影像及第三手势影像后，其运动时极其不便利的。
技术实现思路
[0004]为了克服现有技术的缺陷，本专利技术所要解决的技术问题在于提出一种人工智能用手势识别手环，通过手势识别手环检测聋哑人的手臂表面肌肉的力学信息来获取手势姿态信号，这种智能手环无需拍摄手势且易于穿戴且便携好。
[0005]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]本专利技术提供的一种人工智能用手势识别手环，包括手环本体以及至少一个的复合式力学传感器，至少一个的所述复合式力学传感器固定在所述手环本体上，所述复合式力学传感器包括用于与被感应物体相对运动的柔性感应层、电极感应层、压电材料层以及用于计算用户手势的信号处理器，所述电极感应层位于所述柔性感应层的一侧，所述柔性感应层与所述电极感应层之间留有间隙，所述压电材料层位于所述柔性感应层与所述电极感应层之间的间隙内，所述柔性感应层朝向所述手环本体的内侧，当所述手环本体被穿戴后，所述柔性感应层相对于所述被感应物体法向运动时，所述柔性感应层挤压所述压电材料层，所述压电材料层产生第一类电信号；当所述柔性感应层相对于所述被感应物体切向运动时，所述柔性感应层产生感应电荷会使得所述电极感应层产生感应电荷，所述电极感应层产生第二类电信号，所述信号处理器对第一类电信号及第二类电信号整流后并分析所述第一类电信号及所述第二类电信号的波形特征，根据所述波形特征输出用户的手势姿态信号。
[0007]本专利技术进一步地技术特征在于，所述信号处理器包括第一FPCB电路，所述第一FPCB电路上设置有整流电路，所述第一类电信号及所述第二类电信号通过所述整流电路整流后输出直流电为所述信号处理器供电。
[0008]本专利技术进一步地技术特征在于，所述信号处理器还包括第二FPCB电路，所述压电材料层贴设在所述第二FPCB电路上，所述第一FPCB电路与所述第二FPCB电路采集所述压电材料层上下表面的电势差并转化为第一类电信号。
[0009]本专利技术进一步地技术特征在于，还包括AI芯片，所述第一FPCB电路与所述第二FPCB电路电连接，所述第一FPCB电路与所述第二FPCB电路将所述第一类电信号及所述第二类电信号传输至所述AI芯片，所述AI芯片对第一类电信号及第二类电信号的波形特征进行学习，并依据学习结果输出手势姿态信号。
[0010]本专利技术进一步地技术特征在于，所述柔性感应层由PDMS材料制成，所述压电材料层由PVDF材料制成，所述第一FPCB电路与第二FPCB电路从所述压电材料层上下两侧面与所述压电材料层相贴合，并将所述第一FPCB电路与所述第二FPCB电路用作所述压电材料层的导电层。
[0011]本专利技术进一步地技术特征在于，所述柔性感应层的厚度为0.5～2mm，所述PDMS材料的单体组分与交联剂组分配比为(20～30)：1。
[0012]本专利技术进一步地技术特征在于，所述柔性感应层的外表面设置有蚀刻微结构，所述蚀刻微结构由定向排列的微柱子组成，相邻的两根所述微柱子之间的间距为5～10nm。
[0013]本专利技术进一步地技术特征在于，还包括用于固定所述柔性感应层的第一框体以及中部具有空腔的第二框体，所述柔性感应层固定在所述第一框体的中部，所述信号处理器、所述压电材料层、所述电极感应层依次固定在所述第二框体的空腔内，所述第一框体与所述第二框体固定连接。
[0014]本专利技术进一步地技术特征在于，还包括用于播放所述手势姿态信号对应手语的语音播放器，所述语音播放器与所述AI芯片电连接。
[0015]本专利技术进一步地技术特征在于，还包括储能器，所述信号处理器对第一类电信号及第二类电信号整流后产生电对储能器进行充电，所述储能器与所述信号处理器电连接为所述信号处理器供电。
[0016]本专利技术还提供的一种用于权上述的人工智能用手势识别手环的手势识别方法，按如下步骤实施：
[0017]S00：用户穿戴手环本体，并使得至少一个的复合式力学传感器的柔性感应层朝向所述手环本体的内侧。
[0018]S10：当所述手环本体被穿戴后，所述柔性感应层相对于所述被感应物体法向运动时，所述柔性感应层挤压所述压电材料层，并通过信号处理器的第一FPCB电路与所述信号处理器的第二FPCB电路采集所述压电材料层上下表面的电势差并转化为第一类电信号；所述柔性感应层受到挤压产生感应电荷会使得所述电极感应层产生感应电荷，所述电极感应层产生第二类电信号。
[0019]S20：通过第一FPCB电路上的整流电路对所述第一类电信号及所述第二类电信号通过所述整流电路整流后输出直流电，并通过输出所述直流电为所述信号处理器进行供电。
[0020]S30：所述第一FPCB电路与所述第二FPCB电路将所述第一类电信号及所述第二类电信号传输至AI芯片且所述AI芯片对第一类电信号及第二类电信号的波形特征进行学习，并依据学习结果输出手势姿态信号。
[0021]本专利技术的有益效果为：
[0022]本专利技术提供的人工智能用手势识别手环，设置了手环本体以及至少一个的复合式力学传感器，每个复合式力学传感器均包括柔性感应层、电极感应层、压电材料层以及用于产生电信号的信号处理器，当柔性感应层相对于被感应物体法向运动时，柔性感应层挤压压电材料层以产生第一类电信号，当柔性感应层相对于被感应物体切向运动时，柔性感应层产生感应电荷会使得电极感应层产生感应电荷以产生第二类电信号，第一类电信号及第二类电信号不仅能够为手势识别手环进行供电而且通过信号处理器学习第一类电信号及第二类电信号的波形特征，并根据波形特征输出用户的手势姿态信号。由于多个复合式力学传感器能够从多个方向检测到用户手腕皮肤内肌肉的动作，从而极大提升了整个手环的识别准确性及可靠性，使得聋哑人与正常人的交流无需本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人工智能用手势识别手环，其特征在于，包括：手环本体(2)；至少一个的复合式力学传感器(1)，至少一个的所述复合式力学传感器(1)固定在所述手环本体(2)上，所述复合式力学传感器(1)包括用于与被感应物体相对运动的柔性感应层(11)、电极感应层(12)、压电材料层(13)以及用于计算用户手势的信号处理器，所述电极感应层(12)位于所述柔性感应层(11)的一侧，所述柔性感应层(11)与所述电极感应层(12)之间留有间隙，所述压电材料层(13)位于所述柔性感应层(11)与所述电极感应层(12)之间的间隙内，所述柔性感应层(11)朝向所述手环本体(2)的内侧；当所述手环本体(2)被穿戴后，所述柔性感应层(11)相对于所述被感应物体法向运动时，所述柔性感应层(11)挤压所述压电材料层(13)，所述压电材料层(13)产生第一类电信号；当所述柔性感应层(11)相对于所述被感应物体切向运动时，所述柔性感应层(11)产生感应电荷会使得所述电极感应层(12)产生感应电荷，所述电极感应层(12)产生第二类电信号，所述信号处理器对第一类电信号及第二类电信号整流后并分析所述第一类电信号及所述第二类电信号的波形特征，根据所述波形特征输出用户的手势姿态信号。2.根据权利要求1所述的人工智能用手势识别手环，其特征在于：所述信号处理器包括第一FPCB电路(14)，所述第一FPCB电路(14)上设置有整流电路(15)，所述第一类电信号及所述第二类电信号通过所述整流电路(15)整流后输出直流电为所述信号处理器供电。3.根据权利要求2所述的人工智能用手势识别手环，其特征在于：所述信号处理器还包括第二FPCB电路(16)；所述压电材料层(13)贴设在所述第二FPCB电路(16)上，所述第一FPCB电路(14)与所述第二FPCB电路(16)采集所述压电材料层(13)上下表面的电势差并转化为第一类电信号。4.根据权利要求3所述的人工智能用手势识别手环，其特征在于：还包括AI芯片(40)；所述第一FPCB电路(14)与所述第二FPCB电路(16)电连接，所述第一FPCB电路(14)与所述第二FPCB电路(16)将所述第一类电信号及所述第二类电信号传输至所述AI芯片(40)，所述AI芯片(40)对第一类电信号及第二类电信号的波形特征进行学习，并依据学习结果输出手势姿态信号。5.根据权利要求3所述的人工智能用手势识别手环，其特征在于：所述柔性感应层(11)由PDMS材料制成；所述压电材料层(13)由PVDF材料制成，所述第一FPCB电路(14)与第二FPCB...
【专利技术属性】
技术研发人员：权利要求书二页说明书七页附图二页，
申请(专利权)人：喻敏，
类型：发明
国别省市：
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