【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超声识别，尤其涉及一种超声波手势识别方法及装置。
技术介绍
1、手势识别在人机交互中扮演着重要的角色，它为用户提供了一种直观、自然且有效的方式来与智能设备进行交互。超声手势识别是一种利用超声波技术来捕捉和解释人类手势动作的技术，可以应用于虚拟现实、人机交互、智能家居和医疗等领域。
2、相比于其他手势识别的方法，基于视觉的手势识别受光线因素干扰大、基于可穿戴传感器的手势识别昂贵且不方便、基于主动雷达的手势识别检测范围小、集成难度大，超声波手势识别方法是一种新型的非接触式手势识别方法，具有对光照不敏感、算法复杂度低、耗费资源少、感应范围广以及对设备硬件要求低等优点，更适合于可穿戴智能移动设备。近年来，超声波手势识别随着智能可穿戴设备的发展越来越受到国内外研究人员的关注。超声波手势识别方法通常是通过监测手部运动引发的超声波多普勒效应来识别手势。但日常生活中手部运动很灵活，而且误操作发生的可能性较大，现有的超声波手势识别方法的识别准确率并不理想。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于为了解决上述问题设计了一种超声波手势识别方法及装置。
2、本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
3、超声波手势识别装置，包括采集终端和上位机，采集终端与上位机通讯连接；
4、采集终端包括主控模块、超声发射模块和超声接收模块，主控模块用于控制超声发射模块和超声接收模块，以及超声信号的储存和传输；
5、上位机包括信号处理模块、定位模
6、超声波手势识别方法，应用于如上述的超声波手势识别装置，包括：
7、s1、超声发射模块发射超声波信号，超声接收模块利用接收端进行声学信号的接收，并对声学信号进行放大处理获得超声信号；
8、s2、主控模块将超声信号传输至上位机；
9、s3、信号处理模块对超声信号进行处理，分离出目标信号；
10、s4、定位模块根据目标信号分析目标的轨迹的起点和终点；
11、s5、分类模块采用动态时间归整方法分析手指的轨迹，并对手势进行分类识别获得分类识别结果。
12、本专利技术的有益效果在于：对采集得到的数据进行信号滤波处理、距离信息提取、定位检测，获得手指的运动轨迹，进行轨迹信号提取，最后基于序列相似性度量模型进行手势轨迹的分类，识别并输出最终的结果，完成对二维手势的轨迹识别，有效的提高了手势识别的效率和精确度。
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1.超声波手势识别装置，其特征在于，包括采集终端和上位机，采集终端与上位机通讯连接；
2.根据权利要求1所述的超声波手势识别装置，其特征在于，超声接收模块包括至少三个接收端，多个接收端以超声发射模块为圆心环形阵列设置在超声发射模块周围。
3.根据权利要求1所述的超声波手势识别装置，其特征在于，信号处理模块包括去噪模块和自动定位模块，去噪模块利用基于S-G滤波的去噪方法去除超声信号的噪声，自动定位模块利用基于互相关的回波自动定位方法对去除噪声的超声信号进行环境信号的标定，并滤除环境信号得到目标信号。
4.根据权利要求1所述的超声波手势识别装置，其特征在于，定位模块包括距离信息提取模块、坐标定位模块和轨迹检测模块，距离信息提取模块利用基于动态阈值和变增益的距离信息提取方法提取目标信号的距离信息，坐标定位模块利用椭圆几何模型原理分析距离信息确定手指的位置坐标，轨迹检测模块利用前向差分技术对位置坐标序列进行分析确定手指的轨迹的起点和终点。
5.超声波手势识别方法，应用于如权利要求1-4任一项所述的超声波手势识别装置，其特征在于，包括：>
6.根据权利要求5所述的超声波手势识别方法，其特征在于，在S3中包括：
7.根据权利要求5所述的超声波手势识别方法，其特征在于，在S4中包括：
8.根据权利要求5所述的超声波手势识别方法，其特征在于，在S5中包括：
...【技术特征摘要】
1.超声波手势识别装置，其特征在于，包括采集终端和上位机，采集终端与上位机通讯连接；
2.根据权利要求1所述的超声波手势识别装置，其特征在于，超声接收模块包括至少三个接收端，多个接收端以超声发射模块为圆心环形阵列设置在超声发射模块周围。
3.根据权利要求1所述的超声波手势识别装置，其特征在于，信号处理模块包括去噪模块和自动定位模块，去噪模块利用基于s-g滤波的去噪方法去除超声信号的噪声，自动定位模块利用基于互相关的回波自动定位方法对去除噪声的超声信号进行环境信号的标定，并滤除环境信号得到目标信号。
4.根据权利要求1所述的超声波手势识别装置，其特征在于，定位模块包括距离信息提取...
【专利技术属性】
技术研发人员：王云峰，张以涛，翟媛，耿兴光，姚飞，
申请(专利权)人：中科芯未来微电子科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：
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