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作者:世界杯体育app下载 来源:2022世界杯下注官方 发布时间:2021-09-07 15:01:43

  跟着智能硬件和移动核算的快速开展,物联网在多个范畴得到广泛运用,例如车载自组织网络(VANET)、边际核算、智能家居或智能设备交互和操控等。智能家居体系操控照明、室温、文娱设备和电器等,像智能空调、冰箱和电视机等。怎么故天然的办法操控它们或与它们交互成为了一个悬而未决的问题,关乎用户体会。

  现在智能家居场景中的人机交互首要有三种解决方案。第一种是结合手机触发操控,例如在手机上装置相关APP操控家电。这种交互办法仅仅将手机作为一个遥控器,延伸操控间隔。第二种是运用语音辨认,将人类言语转化为机器指令,供给人机交互体会。可是在一些特别安静的场景语音辨认并不适用,或许有言语障碍的人无法运用这项功用。最终一种办法是运用依据相机或非依据相机的动作辨认。依据摄像头的动作辨认是一种相对老练的办法,可是隐私走漏的危险极大地束缚了其运用。非依据相机的动作辨认运用从商用MEMS传感器(例如加速度计、陀螺仪和磁感应器)搜集的多个传感信号来协助智能设备了解用户的行为目的。

  近年来,跟着科技的开展,智能设备层出不穷。一系列智能设备开端进入人们的日子,比方智能手机、智能腕带、智能手表和智能眼镜等。

  本文说到的智能手表预先嵌入了MEMS以外的多种传感器,并运用了RFID相关技能。手腕的姿势经过手表内置的传感器进行辨认,手指的辨认首要经过柔性机械传感器来完成,这些传感器可用于检测肌腱的运动和手腕形状的改变。

  智能手表是一种常见的可穿戴设备,一般装备陀螺仪、加速度计和磁力计等MEMS传感器。这些传感器能够搜集与手腕和手臂运动相关的许多数据。这种交互办法具有本钱低、运用方便、适用规模广等长处。可是,该解决方案面对许多困难。首要,低精度和高噪声是智能手表内置MEMS传感器的一起特色。这对动作辨认的准确性十分晦气。其次,智能手表内置的MEMS传感器数量有限,一般不到3种,让一个用户佩带多个智能手表显然是不现实的。最终,手表佩带者的手臂动作杂乱多样,即便选用各种办法对传感器进行标定,选用各种算法对数据进行去噪,动作辨认的解空间依然很大。因而,仅运用有限数量、精度较差的内置 MEMS 传感器很难在相对较大的空间内准确辨认成果。

  本文解决方案的首要思维是经过智能手表记载用户与设备的最新交互,然后猜想方针的方位和轨道。该办法首要包含两步:手臂姿势估量和轨道辨认。

  比较常用的依据相机的商业体感交互解决方案可能是 Kinect 体系,它运用红外投影仪和探测器来防止光照改变或杂乱布景的影响,并在 3D 空间中捕获深度信息,例如体感游戏和智能操控。尽管依据摄像头的解决方案能够准确捕捉动作和交互目的,但它们面对着光照改变、杂乱布景和部分遮挡物体的应战,以及额定的红外传感器会导致本钱过高。

  研讨人员运用射频信号和内置 MEMS 传感器来揣度用户的动作和方位。Apple Inc 推出 Apple Watch,它运用肌肉活动的感应来完成人机交互。可是,因为他们没有发掘前史信息轨道和束缚臂展,他们无法完成与多个智能家电的杂乱交互。

  跟着智能手表运用的添加,咱们经过内置 MEMS 传感器提出了一种依据可穿戴设备的智能家居人机交互解决方案。

  经过对人体手臂骨骼进行数学建模,将智能手表内置MEMS传感器搜集到的数据转化为与手臂运动密切相关的自由度(DOF)数据,向量机(SVM)的分类模型经过手臂的自由度数据练习,对特定人机交互场景中的动作进行分类辨认。然后将辨认成果运用于智能家居的交互操控。智能手表便是搜集数据、运转辨认算法并宣布交互操控指令的主体。

  尽管智能家居的人机交互操控需求有许多种,但最广泛的类型能够分为三类。第一类是敞开和封闭。一切智能家居产品都需求这样的交互。第二种是定量加减法。比方操控智能空调温度的升降,操控智能电视音量的升降。第三类是方向操控。比方操控智能窗布太接近左面,操控智能电视的菜单光标向右移动,操控智能空调向上吹等等。关于这三种人机交互,当智能手表辨认到相应动作时,即可进行智能家居的交互操控。

  首要,经过数学建模构建手腕姿势与手臂自由度到手臂骨骼的映射联系。依据人类的生理结构,手臂的运动是由肩、肘、腕关节、下臂和上臂的两个连接器决议的。三个关节和两个连接器有必定的运动规模(旋转或位移)。为了描绘手臂的运动规模,咱们需求运用自由度(DOF)的概念。智能手表一般佩带在小臂上,因而咱们能够疏忽手的独立运动。

  凭借人体手臂姿势估量模型,能够将智能手表内置的MEMS传感器搜集到的数据转化为与手臂运动密切相关的自由度数据。

  一般情况下,只要当用户在家时,才需求与智能家居产品进行交互。此刻,智能手表和智能家居接入同一个Wi-Fi路由器。因而,当智能手表检测到家庭Wi-Fi路由器的SSID时,则以为现已进入动作辨认场景,反之则以为现已脱离动作辨认场景。

  进入动作辨认场景后,智能手表开端搜集内置的MEMS传感器数据。接下来,咱们需求从自由度数据的动作段中提取特征。这种提取办法使得辨认动作愈加可行。

  LG G Watch(类型W100,代号Dory)是LG和谷歌于2014年6月25日发布的一款依据Android Wear的智能手表,具有512MB内存和高通12GHz CPU。手表装备 9 轴(陀螺仪/加速度计/罗盘)、气压计和 PPG 以感知方位、姿势、高度和心率。

  每个人独立进行70组试验,每组试验包含2个触发动作、4个前史交互动作和1个随机动作。然后经过 Kinect 估量的性能来剖析手臂姿势估量模型的可靠性和准确性。

  选取几个根本动作进行验证,取一组画圆测验数据进行展现,测验者用他的手表在空间中恣意画一个圆圈。下图为肘部和腕部轨道线对应的图。左面是模型估量的成果,右边是Kinect的成果。能够发现,尽管左右图形的形状略有不同,但两个图形的轨道具有相同的趋势。

  一些相关的前史交互,例如加载顶部,加载底部,穿上东西和扔东西,它们的辨认准确度如下图所示。

  本文的智能家居人机交互解决方案,首要包含手臂姿势估量模型和轨道估量模型。运用 MEMS 传感器记载的手臂束缚和前史信息,完成了依据细粒度动作辨认的智能家居与粗粒度 MEMS 传感器的交互。

  此外,引进更高效和有用的去噪滤波算法,以应对低本钱内置传感器的应战。此外,咱们能够将轻量级深度学习网络(例如 MobileNet)移植到可穿戴设备以揣度用户的活动。

  跟着智能手表和智能产品的遍及,其核算才能和品类也将敏捷添加。智能家电最终会走向智能家居,人机交互是未来既定趋势。

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