一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法技术

本发明专利技术公开了一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法，包括：设计手势类型；利用毫米波雷达采集手势信息，提取到接收天线数据；对雷达原始回波进行信号处理，得到速度

【技术实现步骤摘要】
一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法


[0001]本专利技术属于手势识别及毫米波雷达领域，涉及雷达信号处理及手势识别技术，具体涉及一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法。

技术介绍

[0002]在手势识别控制相关技术中，大多基于摄像头的手势控制，利用摄像头采集手部动作，输入计算机的手势识别模块进行手部动作的识别，然后根据识别的结果对计算机上的程序进行控制。这种基于摄像头的手势识别技术，在实际应用当中，存在一些问题，一方面，对摄像头的性能要求较高，否则无法准确识别手部动作，使生产成本提高；另一方面，摄像头采集手势对光线有一定的要求，在光线较弱或有障碍物遮挡的情况下，无法进行识别。
[0003]所以，需要一个新的技术方案来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法，实现了在光线较弱或有障碍物的情况下能够准确的识别出手势类别并控制设备，确保了手势控制的稳定性。
[0005]技术方案：为实现上述目的，本专利技术提供一种用于音乐播本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：设计手势类型；S2：利用毫米波雷达采集手势信息，得到ADC采样数据，提取到接收天线数据；S3：对雷达原始回波进行信号处理，得到接收天线1和接收天线2的速度
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时间谱图；S4：建立双通道卷积神经网络，并将接收天线RX1和接收天线RX2得到的速度
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时间谱图分别输入卷积神经网络的两个通道，通过双通道卷积神经网络对两个速度
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时间谱图进行特征提取；S5：将步骤S4中提取的特征进行融合得到新的特征；S6：根据步骤S5得到的新的特征，通过训练好的手势分类模型预测手势信息并输出手势类别对应的Data值；S7：音乐播放器根据Data值来控制执行对应的功能。2.根据权利要求1所述的一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法，其特征在于，所述步骤S1中手势类型设计为6种，分别为向左滑、向右滑、顺时针旋转、逆时针旋转、向上滑、向下滑，并由6名不同的志愿者完成。3.根据权利要求2所述的一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法，其特征在于，所述步骤S1中手势类型的设计方法为：使毫米波雷达与志愿者相距1m的水平距离，高度与志愿者肩部平齐，6名志愿者先后完成6
×
200个手势共6
×6×
200个手势数据。4.根据权利要求1所述的一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法，其特征在于，所述步骤S2中利用毫米波雷达采集手势信息的方法为：采用1发2收模式进行采集手势信息，根据采集到的ADC数据，提取接收天线数据。5.根据权利要求1所述的一种用于音乐播放器的无接触式手势控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括如下步骤：A1：解析雷达原始回波得到行为天线数，列为采样点数
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chirp总数的矩阵；A2：提取接收天线RX1的数据，并进行重新排列得到采样点数
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chirp数
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帧数的新的数据矩阵；A3：对新的数据矩阵的快时间维进行快速傅里叶变换得到距离谱图；A4：利用K近邻平滑滤波对距离谱图进行噪声抑制处理，滤除背景噪声；A5：对经过步骤A4处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳标，马宵，金雨晨，刘树锦，史莹馨，尹成，于修琦，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：