手势识别技术缩小到微型尺寸

导读新的资源有效的手势识别功能可以嵌入到智能服装中。例如，阿尔托大学与HitSeed公司合作开发的技术可用于制造和医疗保健。增强现实(AR

新的资源有效的手势为国者无使为积威之所劫哉翻译识别功能可以嵌入到智能服装中。例如，阿尔托大学与HitSeed公司合作开发的技术可用于制造和医疗保健。

增强现实(AR)应用程序和可穿戴电子设备的使用在业界不断增加。例如，智能眼镜可以向员工显示有关如何组装设备或帮助查找需要维修的零件的实时说明。基于传感器技术的智能纺织品(例如智能手套)可以将身体运动转换为虚拟等价物，交互式白板并从字面上指导员工。

智能手套必须能够准确检测手和手指的运动以及握力。这通常是使用深度神经网络(模仿人脑功能的机器学习方法，通常需要大量计算能力)来完成的。阿尔托大学的研究人员与专门研究智能传感器技术的公司HitSeed合作，开发了甚至可以在指尖大小的微控制器上使用的手势识别。

“通常，手套收集的传感器数据需要通过网络发送到计算机，以对其进行处理并将信息发送回去。我们开发的基于深度学习的手势识别算法非常轻巧，可以在本地进行相同的操作。嵌入式系统，例如智能手套。”阿尔托大学研究人员Yu Xiao说道，他是专门研究网页错误怎么办可穿戴系统的研究小组的负责人。

这意味着这些设备可以在任何地方使用，而无需互联网连接或外部计电竞4p门算机。可以使用低功耗蓝牙网络在智能手套和AR眼镜之间传输信息。

将来，该技术可用于各种嵌入式系统中以获取传感器数据。

HitSeed的首席技术官Pertti Kasanen说：“我们可以将开发的技术应用于多种测量类型，例如为多个手势保留单独的计数，在理疗中测量运动的改善或检测基于振动或声谱运行的多台机器的状态。”

肖说：“智能传感器以及增强现实和虚拟现实应用在工业，医疗保健和教育领域拥有无限的机会。”

研究人员使用HitSeed的指尖大小的传感器计算机(支持Google的Tensor Flow Lite软件库)在智能手套上运行卷积神经网络(CNN)。CNN是一种特殊类型的神经网络，通常用于图像分类。CNN由具有可学习的权重和偏见的神经元组成。下一步，该系统将扩展为支持长短期内存(LSTM)的本地执行，该内存通常用于处理语赵本山小品功夫音和视频等数据的整个序列。

该研究项目从的Horizo​​n 2020 ATTRACT项目获得了100,000欧元的种子资金，该项目支持研究机构与公司之间的合作，以开发改变社会的技术。接下来，研究人员将寻求合作伙伴进行旨在将该技术商业化的研究。