针对传统人机交互存在的精度低、实时性差等问题,设计并实现了一种基于K210微控制器的手势识别视觉系统。该系统借助K210的强大AI计算能力,集成OV2640摄像头以捕获图像,并通过液晶显示屏进行图像调整与显示;利用K210中的知识处理单元(kn...针对传统人机交互存在的精度低、实时性差等问题,设计并实现了一种基于K210微控制器的手势识别视觉系统。该系统借助K210的强大AI计算能力,集成OV2640摄像头以捕获图像,并通过液晶显示屏进行图像调整与显示;利用K210中的知识处理单元(knowledge process unit, KPU)运行CNN算法训练模型,当新捕捉图像与训练样本的距离小于预设阈值时,系统即识别手势并传输至STM32微控制器,由它控制有机发光显示屏(organic light emitting display, OLED)显示识别信息。测试结果表明,该系统手势图像识别准确率超过95%,具备良好的实时性与应用效果。展开更多
文摘针对传统人机交互存在的精度低、实时性差等问题,设计并实现了一种基于K210微控制器的手势识别视觉系统。该系统借助K210的强大AI计算能力,集成OV2640摄像头以捕获图像,并通过液晶显示屏进行图像调整与显示;利用K210中的知识处理单元(knowledge process unit, KPU)运行CNN算法训练模型,当新捕捉图像与训练样本的距离小于预设阈值时,系统即识别手势并传输至STM32微控制器,由它控制有机发光显示屏(organic light emitting display, OLED)显示识别信息。测试结果表明,该系统手势图像识别准确率超过95%,具备良好的实时性与应用效果。
