少数派
·
在家做一个魔法师，智能家居也可以动「手」不动口
💡
原文中文，约5800字，阅读约需14分钟。
📝
内容提要
该文章介绍了一个基于机器视觉的手势自动化项目，可以通过识别手势来控制家居设备。作者使用了边缘计算方案，在香橙派上开发了该项目。该项目支持多人场景、低延迟、长距离识别、空间定位和复杂手势组合等特性。作者还介绍了硬件组成和手势识别流程，并提供了高级手势控制和智能控制的示例。文章最后展望了项目的未来发展。
🎯
关键要点
- 文章介绍了一个基于机器视觉的手势自动化项目，能够通过识别手势控制家居设备。
- 项目采用边缘计算方案，在香橙派上开发，支持多人场景、低延迟、长距离识别等特性。
- 硬件组成包括香橙派 5 Pro、5V4A 电源和 USB 摄像头，香橙派的 NPU 支持高效的神经网络推理。
- 手势识别流程分为常规检测、手部检测和多线程手部关键点检测，确保全天候运行和流畅使用。
- 空间位置估计通过头部宽度信息推断目标距离，相对简单且成本低。
- 手势控制信号通过手部关键点坐标计算手指弯曲状态，定义多种手势和轨迹。
- 高级手势控制通过事件循环和手势动作列表，将动态手势转译为控制信号，支持多种触发模式。
- 项目源码托管在 Github，欢迎讨论未来发展和改进。
❓
延伸问答
这个手势自动化项目是如何工作的？
该项目通过机器视觉识别手势来控制家居设备，采用边缘计算方案，确保低延迟和高效能。
项目使用了哪些硬件组件？
项目使用了香橙派 5 Pro、5V4A 电源和 USB 摄像头。
手势识别的流程是怎样的？
手势识别流程包括常规检测、手部检测和多线程手部关键点检测，确保全天候运行和流畅使用。
这个项目支持哪些手势和控制模式？
项目支持5种静态手势、4种动态手势和多种触发模式，能够组合出多种手势信号。
如何实现空间位置估计？
通过头部宽度信息推断目标距离，结合相机视角和拍摄像素计算出空间坐标。
项目的未来发展方向是什么？
项目源码托管在Github，欢迎讨论未来发展和改进，作者有许多想法尚未融入项目中。
➡️
