2018電賽手勢識別比賽經歷

2021-08-22 00:18:44 字數 887 閱讀 2136

2023年,博主大三,參加大學第三次電賽,同時也是最後一次了,至此之後,再無電賽。

今年做的d題,用fdc2214晶元做手勢識別。

這東西的原理就是感應電容的變化,來判斷手勢。

利用 fdc2214 的工作原理可實現手勢接近和識別的功能,如圖 2 所示,黃色部分稱為「fdc2214 的感測平面」,該平面為導體材質,當人手接近該導體感測平面時,感測端的電容發生了變化,這就會導致 lc 電路振盪頻率的變化,從而反映出手勢接近,以及手勢的判定

前兩問比較簡單,只是簡單的識別石頭剪刀布和手指一二三四五,這個只需試一下不同手勢對應不同的電容值即可,注意資料的上下浮動,加上了卡爾曼濾波演算法,效果還不錯。

第三第四問就比較講究了,需要做手勢訓練。我天,用得著這樣蹭機器學習的熱度嗎?這小小的微控制器也做機器學習?

沒辦法,做就做吧,當時網上找了一篇關於機器學習的knn臨近演算法的文章,講的還不錯,就拿來用了。原理如下:

計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離;

按照距離遞增次序排序;

選取與當前點距離最小的k個點;

確定前k個點所在類別的出現頻率;

返回前k個點所出現頻率最高的類別作為當前點的**分類。

試了一下,效果還不錯。今年電賽因為是省賽,感覺比較簡單,所以隨便做了下就不做了。當時還要準備」恩智浦」智慧型車比賽(飛思卡爾)。

飛卡華南區賽時,真的很感謝湖北工程學院計算機學院的車友們,給我們提供了除錯場地,也非常感謝湖北民族學院科技學院的車友們,給我們提供了一片偏振片。

當時車子也是一波三折,幸好最好跑完了,見識了很多車友,也算不虛此行了。

效果如圖:

參考:

GestureDetector手勢滑動識別

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