北京晨翰科技有限公司

手势识别
抬腕/落腕检测

高性能的手势识别算法，支持多种手势类型
          我们基于加速度计和陀螺仪等传感器，采用创新的波形统计分析以及多引擎机器学习等方法，自主开发了一套低成本高性能的连续手势检测和识别算法，不需要用户干预，并对姿态没有过多要求的情况下，可以自动检测出有用的手势动作，并采用多引擎算法进行精准的识别，可以实现和周围设备智能化的交互操作。另外，结合实时准确的运动和行为识别，可以实现在不同运动场景下自适应的手势交互。
     同时，我们的算法兼顾了高性能和低复杂度，以降低功耗，运算性对简单，适合于嵌入式设备中实现。      







高精度，低误触发

       

      通过我们的改进算法，能够有效克服背景其它动作的干扰，在实际的动态使用情况下具有很高的鲁棒性和可靠性。经多个用户在实际采集的数据集中测试，可以达到99.6%的平均识别率：















针对识别率，实际测试中与当前主要的识别方法对比如下，我们的算法具有更高的识别精度。
















      另一方面，通过提取更有差异化的特征以及特别设计的过滤和分析机制，我们的手势识别算法具有非常低（<0.01%）的误触发率，很好地解决了当前实际使用场景中误触发较高的难点，完全达到商业化的程度。另外，该算法对用户的姿态没有过多要求的情况下，可以随意地执行预定的手势动作，实现手势交互，提高了操作的灵活性和便捷性，大大提高了用户体验。




智能玩具和儿童教育


•通过动作和手势控制汽车，无人机，机器人，轮船等智能玩具。

•采用自然、直观的手势和运动控制，代替传统的遥控器与智能玩具进行互动，更能激发儿童的天性和需求。

•游戏和教育软件的手势和体感交互及控制。
•可以根据企业需求，提供定制的手势和动作识别模块。

智能家居


•对灯光、家电等设备便捷有效的手势控制，方便和简化人们的工作和生活。

•尤其对行动不便的老年人或残疾人为生活起居提供很大的便利。

•可以为相关家电设备厂商提供手势识别等软硬件模块，代替或补充传统的控制方式。

VR/AR/体感游戏


通过手势或动作实现和虚拟的场景进行交互，实现一种自然的交互方式和沉浸感。




工业控制


通过用户的动作或手势对机器人、机械臂等进行远程控制或执行相关操作，尤其适合在噪杂或恶劣环境中。


医疗设备


•通过手势隔空控制相关医疗设备的操作，如拍摄和浏览诊断图像等，避免医患交叉感染。
•在康复训练中自动识别用户的运动类型，检测动作的标准程度，并进行计数和统计，跟踪和评估患者的康复进展和效果，并提供针对性的建议和计划。
行业应用

      手势识别算法可以根据客户需求进行定制，可以提供针对实际应用场景的软件和硬件模块，适用于不同的行业和领域。
抬腕和落腕动作检测算法


      基于三轴加速度传感器，我们自主研发实现了对大幅度以及小幅度（手的初始位置放在胸前或桌子上等）等各种情况下抬腕以及落腕的动作进行识别，以实现智能手表/手环等设备的抬腕亮屏和垂腕灭屏的功能。我们的算法对于用户的姿态没有限制，可以随意地执行抬腕和落腕动作。经过测试，在各种实际场景下（静止，走路等）该算法可以达到99%以上的正确识别率，误触发也控制在很低的水平，并具有较低的计算复杂度，完全满足产品化的需求。

上图分别为存在背景动作的实际使用情况下，大幅度和小幅度抬腕动作的检测。图中红绿蓝三条曲线分别代表X、Y、Z三轴的加速度数据，虚线标出了检测出的实际手势的起始点和终点，在动态的实际使用情况下都得到了正确的检测结果。
行业应用
       可快速集成到客户产品中，用于智能手表/手环等穿戴设备的抬腕亮屏，落腕灭屏功能，只在抬腕看屏时自动点亮屏幕，以降低功耗。
Beijing Chenhan Technology Co., Ltd.
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