唐亮 TANG Liang；
陈立 CHEN Li
（江西工业工程职业技术学院信息工程学院，萍乡 337000）
人工智能的浪潮正在席卷全球，机器学习、计算机视觉、神经网络等名词逐渐走进人们的生活，它们都同属于人工智能的范畴。手势一直被认为是一种可以提供更自然、更有创意和更直观的能与计算机进行通信的交互方式。因此，基于人工智能的手势识别成为计算机科学和语言技术中的一个重要主题。
接触式的检测识别控制系统，存在着诸多的问题。如操作较为复杂，不够智能化，对老人和小孩极度不友好；
有一些手持式的或者穿戴式的智能识别设备会有电辐射，对人体会有损害。基于以上实际，非接触式的检测识别技术应运而生。其中语音识别、手势识别是杰出代表。
2008 年，北京航空航天大学的任程等人用头盔和数据手套研究了虚拟现实系统中的虚拟手；
2010 年，清华大学的沙亮等人研究了基于无标记全手势视觉的人机交互技术，提出了一种使用通用摄像头的车载手势视觉交互系统的解决方案，复杂环境识别率达80%；
2011 年，微软公司公布了Kinect，该摄像头可以借助红外线来识别手势运动；
2014 年，中国科学院大学的薛姣等人研究了一种基于触摸屏的手势遥控系统，平均识别率达99%；
2015 年，江南大学的姜克等人使用Kinect 研究了基于深度图像的3D手势识别，识别率达76.6%；
2015 年，谷歌ATAP 部门公布了Project Soli，该项目采用微型雷达来识别手势运动，可以捕捉微小动作；
2017 年，电子科技大学的王琳琳等人研究了基于惯性传感器的手势交互方法，准确率达96.7%。
本文以手势识别系统为研究对象，通过研究分析，独立设计出一套完整的高精度的手势识别系统，并应用到现实生产与教学实践中。根据前期调研，具有广泛的应用前景，对科研、生产有极大的促进作用。
本文以STC89C51 单片机芯片为整个系统的控制核心，前置PAJ7620U2 传感器最为控制系统的手势检测模块，主要用于检测实时传输的手势信号。手势信号通过传感器检测后，进行分析处理，实时比对样本数据库，识别出检测样本，将对应的手势信号传输给控制核心的输入引脚，控制核心通过内部逻辑运算，将输出命令通过输出引脚传输给外围电路，启动继电器和电子电气电路，实时控制智能家居设备、智能汽车、辅助医疗设备、智能穿戴设备等。整个系统通过手势就能完成非接触式的工程控制。系统总体设计方案如图1 所示。
图1 系统总体设计方案
3.1 STC89C51 单片机芯片
STC89C51 是一款低功耗、高性能的微控制处理芯片，是Atmel 公司生产的一种高密度非易失性高性能芯片。具有在线编程与高精度的控制功能。本文选择这款单片机的主要原因是，价格实惠，选取简单，相关技术资料容易获得。这款单片机工作电压、工作温度、存储容量等性能参数能完全满足项目需求。STC89C51 单片机开发板如图2 所示。
图2 STC89C51 单片机开发板
3.2 PAJ7620U2 传感器
PAJ7620U2 是一款集成3D 手势识别和运动跟踪为一体的交互式传感器，传感器可以在有效范围5~15cm 内识别9 种基本手势动作，分别是：上、下、左、右、前、后、顺时针选择旋、转逆时针旋转、挥动等，具有尺寸小、功能多、反应快、抗干扰，能够搭配各种型号的单片机。PAJ7620U2传感器能识别的九种动作如图3 所示。
图3 PAJ7620U2 传感器能识别的九种动作
PAJ7620U2 的工作原理是通过传感器自身搭载的LED 驱动器和传感器感应整列，目标信息提取阵列和手势识别阵列。手势信号通过传感器检测后，进行分析处理，实时比对样本数据库，识别出检测样本，将对应的手势信号传输给控制核心的输入引脚，控制核心通过内部逻辑运算，将输出命令通过输出引脚传输给外围电路，启动继电器和电子电气电路，实时控制智能家居设备、智能汽车、辅助医疗设备、智能穿戴设备等。可以用于各类产品的控制，如手势控制台灯、手势智能风扇、手势控制小车等智能产品。PAJ7620U2 的电子原理图如图4 所示。
图4 PAJ7620U2 的电子原理图
4.1 系统软件开发流程
基于手势识别技术的智能控制系统的软件部分由单片机仿真软件、单片机PCB 制图软件、单片机程序编程软件、单片机程序烧入软件组成。单片机软硬件联调仿真软件为：Proteus 7 Professional ，可以实现不依赖硬件的在线或者离线仿真，判断编写的程序和设计的电路图是否能够仿真实现。单片机编程软件为Keil uVision4，可以实现基于C 语言的程序编写，编译。单片机PCB 制版软件为Altium Designer 6，可以实现单片机硬件从原理图到3D 实物图的转变方便后续实物制版。软件的应用极大降低了开发成本和开发周期。
系统软件开发流程如图5所示。
图5 系统软件开发流程
4.2 系统软件设计流程
本系统的软件设计部分主要由系统初始化、手势模式识别、手势模式识别判断、控制驱动等环节组成。系统软件设计流程图如图6 所示。
图6 系统软件设计流程图
基于手势识别技术的智能控制系统在智能家居、智能玩具、辅助医疗、智能穿戴都有广泛的应用。在工程应用方面，计算机通过对手势的分析理解，可以进一步开发出相应的远程操控系统。特别是在疫情肆虐的当下，可以更好地实现非接触控制操作。随着技术的飞速发展，在智能家电、家用机器人、可穿戴、儿童教具等硬件设备上，通过手势识别，并用手势控制对应的功能，人机交互方式将会变得趋于更加自然、更加智能、更加灵活。
本文设计了一种基于手势识别技术的智能控制系统，搭建了先应的软、硬件平台框架，介绍了本文论述系统的应用场景，并做了后期展望。该设计电路原理图简单，选择的硬件平台合理，有稳定性高、成本低、非接触、操作简单等特点。通过该系统的设计与研究，可以应用到生活生产中的多种场景本文利用STC89C51 单片机芯片和PAJ7620手势传感器设计了一套基于手势识别技术的智能控制系统，能够应用在非接触的生活场景中，替代了传统的接触式的控制方式。具有较高的现实意义和实用价值。
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