
【项目背景】
在日常学习与生活中,传统灯光需要手动按键 / 开关控制,操作繁琐;同时,单一灯光无法满足孩子学习护眼、放松减压、睡前温馨等多场景需求。随着 AI 视觉技术普及,非接触式手势交互更符合儿童使用习惯,安全、便捷、有趣。本项目行空板 K10 主控 ,通过二哈识图 2识别简单手势即可切换灯光模式,让 AI 科技陪伴孩子成长,提升生活与学习的幸福感与安全性。
【组装悬浮灯外壳】
1.打印灯架部件

2.制作LED灯

3.利用胶枪将磁铁固定灯罩顶部,电烙铁将RGB灯和导线连接

4.电路连线
rgb灯带接行空板K10的P1口,二哈识图2接入行空板K10的I2C口

【功能介绍】
项目共设置3 种实用灯光模式 + 1 种关灯模式,一键手势切换:
1.手指1 → 温和白灯照明
2.手指2→ 绿灯减压放松
3.手指3 → 黄灯夜间学习
4.握拳→关闭灯光
【手势识别配置】
由于Mind+V2模型训练手势分类没有更新,所以使用了二哈识图 2自带官方手势识别算法,
1. 进入手势识别功能
二哈识图上电,在功能菜单中找到并点击 “手势识别” 图标,进入该模式。

2. 观察手掌检测效果
将手掌伸到镜头前,确保画面中能看到完整的手。
观察屏幕:二哈2会用白色方框框出每个手掌,并用白色圆点标出21个关键点(手腕和每根手指的关节)。试着移动手掌、改变角度,观察关键点是否随之变化。

3. 学习一个手势
步骤1:摆出一个手势,将手放在画面中央,确保白色方框包含整个手。
步骤2:长按A键,进入多角度学习模式。此时屏幕上会显示学习进度,如“学习中 1/40:ID1”。
步骤3:保持手势不变,缓慢转动手掌(上下左右不同角度),二哈会自动采集不同角度的图像。当进度达到“40/40”时,学习完成。
步骤4:松开A键,二哈就记住了这个手势,并分配ID1。
小技巧:多角度学习能让模型更鲁棒,避免只有固定角度才能识别。识别距离:20~80cm,

4. 识别已学习的手势
再次做出刚才学习的手势,观察屏幕:二哈会用彩色方框框出手势,并在上方显示默认名字“手势:ID1 91%”(置信度)。
如果手势稍有变化,置信度可能会降低;如果完全不是这个手势,则只显示白框和关键点。
5. 遗忘已学手势
如果需要清除所有学习过的手势,点击屏幕下方的 “遗忘ID”,在弹出的对话框中点击 “确认”。之后再做手势,只会显示白框,不再有彩色框和ID。

6. 调整参数
检测阈值:点击后滑动滑杆。左滑降低阈值(更容易检测到手掌,但可能误判),右滑提高阈值(检测更严格,但可能漏检)。
识别阈值:控制手势匹配的严格度。左滑宽松,右滑严格。
识别阈值对手势识别影响很大,阈值太大,手势识别不到,阈值太小,手势误识别,
NMS阈值:用于去除重复框。左滑(低阈值)更容易合并重叠框,适合单手掌场景;右滑(高阈值)保留更多框,适合多手掌或遮挡场景。
【程序设计】
步骤1 打开 Mind+V2,程序设计,选择上传 模式

步骤2 连接行空板K10

步骤3 在主扩展中添加行空板K10、二哈识图2和RGB灯


步骤4 左侧脚本区,二哈识图的手势识别

步骤5 编写程序


【知识扩展】
1. 什么是手势识别?
手势识别是人工智能计算机视觉的重要分支,它让机器能够“看懂”人类的手部动作。通过分析手掌的形状、手指的位置和姿态,机器可以判断出你在做什么手势,比如“点赞”、“比心”、“握拳”等。这项技术广泛应用于虚拟现实、智能家居控制、手语翻译等领域。
2. 二哈识图2的手势识别功能
二哈识图内置了先进的手部关键点检测模型,可以:
检测手掌:在画面中用白色方框框出每个手掌。
描绘21个关键点:用白点标出手掌的21个关键位置,
包括手腕(1个)、每根手指的4个关节点(根部、第一节、第二节、指尖),共计21点。
学习并识别手势:你可以让二哈记住特定的手势(如“剪刀手”、“OK”),
之后当它看到相同手势时,会用彩色方框标出,并显示手势名字、ID和置信度。


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