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面向整枝机控制的手势识别技术研究

胡昕卉 李文彬 阚江明

胡昕卉, 李文彬, 阚江明. 面向整枝机控制的手势识别技术研究[J]. 北京林业大学学报, 2017, 39(2): 117-124. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160290
引用本文: 胡昕卉, 李文彬, 阚江明. 面向整枝机控制的手势识别技术研究[J]. 北京林业大学学报, 2017, 39(2): 117-124. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160290
HU Xin-hui, LI Wen-bin, KAN Jiang-ming. Gesture control technology based on surface[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2017, 39(2): 117-124. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160290
Citation: HU Xin-hui, LI Wen-bin, KAN Jiang-ming. Gesture control technology based on surface[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2017, 39(2): 117-124. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160290

面向整枝机控制的手势识别技术研究

doi: 10.13332/j.1000-1522.20160290
基金项目: 

国家林业局林业技术推广项目 2016-29

详细信息
    作者简介:

    胡昕卉。主要研究方向:面向林业机械的手势识别技术。Email: huxinhui_17@126.com   地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学工学院

    责任作者:

    李文彬,教授,博士生导师。主要研究方向:人机环境与安全。Email: leewb@bjfu.edu.cn  地址:同上

  • 中图分类号: S776.27

Gesture control technology based on surface

  • 摘要: 为了实现对自动立木整枝机的手势控制,需要完成手势识别和无线遥控两部分工作,因此开展了基于表面肌电信号的手势识别技术研究。首先根据整枝机6个工作状态的特点定义相对应的6个手势,即:握拳、上切、下切、外翻、内翻和展拳;然后对采集到的表面肌电信号进行预处理,包括消噪和活动段分割;再对表面肌电信号进行时域和时-频域分析,得到3类特征,即:平均绝对值、自回归参数模型系数和小波分解后的各子频段信号平均能量;最后,构建支持向量机分类器,通过V折交叉验证得到最佳参数,分别进行单用户和多用户的识别实验。手势识别实验结果表明:单用户识别的准确率最高达100.00%,平均准确率为98.07%,高于多用户识别(91.19%)。本研究为实现整枝机手势控制的后续工作奠定了基础,为推进林业机械的智能化与人机交互进程提供了一种有效的新思路。

     

  • 图  1  整枝机的手势控制过程框图

    Figure  1.  Process diagram of gesture control for pruning machine

    图  2  6类手势动作示意图

    Figure  2.  Schematic diagram of six gestures

    图  3  表面电极的贴片位置图

    Figure  3.  Correspondence between gestures and operation commands

    图  4  sEMG信号波形和活动段检测情况

    红色“×”表示动作的起始点,绿色“×”表示动作的结束点。

    Figure  4.  sEMG signal waveform and activity segment detection

    Red"×" indicates the motion's start point and green "×" indicates the motion's end point.

    图  5  用交叉验证确定某一个SVM分类器参数的结果

    Figure  5.  Result of determining a SVM classifier parameter by using CV

    表  1  手势动作与操作命令之间的对应关系

    Table  1.   Correspondence between gestures and operation commands

    手势动作名称
    Name of gesture
    操作命令名称
    Name of operation command
    握拳
    Fist
    中位(方向电动机)
    Middle position (direction motor)
    上切
    Palm lateral supination
    上升(方向电动机)
    Rise (direction motor)
    下切
    Palm lateral pronation
    下降(方向电动机)
    Descend (direction motor)
    外翻
    Palm supination
    怠速(油门电动机)
    Idle (throttle motor)
    内翻
    Palm pronation
    作业(油门电动机)
    Work (throttle motor)
    展拳
    Finger spread
    行走(油门电动机)
    Walk (throttle motor)
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    表  2  单用户和多用户的动作识别结果

    Table  2.   Result of single-user and multi-user action recognition

    %

    方案
    Plan
    用户1
    User 1
    用户2
    User 2
    用户3
    User 3
    用户4
    User 4
    用户5
    User 5
    用户6
    User 6
    用户7
    User 7
    用户8
    User 8
    用户9
    User 9
    用户10
    User 10
    用户11
    User 11
    用户12
    User 12
    用户13
    User13
    用户14
    User14
    用户15
    User 15
    平均识别率
    Average
    recognition
    rate
    单用户
    Single users
    98.33 96.67 97.22 100.00 96.11 98.33 99.44 97.22 98.89 97.78 100.00 98.33 99.44 97.22 96.11 98.07
    多用户
    Multi
    users
    88.33 84.44 90.56 95.56 87.22 91.67 91.67 88.89 97.78 91.67 89.44 96.67 92.78 89.44 91.67 91.19
    注:单用户方案中每个用户拥有各自的分类器,多用户方案中所有用户使用共同的分类器。Notes:Each user in the single-user experiment had their own classifier, and all users in the multi-user experiment used the common classifier.
    下载: 导出CSV

    表  3  6个手势的识别结果

    Table  3.   Recognition result of six gestures

    %
    方案
    Plan
    握拳
    Fist
    上切
    Palm lateral supination
    下切
    Palm lateral pronation
    外翻
    Palm supination
    内翻
    Palm pronation
    展拳
    Finger spread
    单用户Single users 99.33 96.67 96.67 98.89 99.11 97.78
    多用户Multi users 90.67 87.78 87.56 98.00 94.00 89.11
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-09-07
  • 修回日期:  2016-10-05
  • 刊出日期:  2017-02-01

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