【源码】基于Edge Impulse和Esp32的微型手势识别系统

项目简介

此项目实现基于深度学习的手势分类，借助Edge Impulse平台，利用加速度计的数据进行手势识别，可区分空闲（idle）、左右（left_right）、上下（up_down）和旋转（circle）四种手势。Edge Impulse在线服务用于处理数据、频谱分析并训练模型，Edge Impulse模型可通过此链接访问。

项目的主要特性和功能

数据采集

使用MPU6050加速度计收集数据，每种手势收集四组，每组含四个样本，每个样本持续10秒，通过串行通信将数据发送到计算机处理。

特征提取与模型训练

先通过低通滤波器处理时间域数据，再用FFT进行频谱分析获取频率域特征。利用这些特征训练神经网络模型进行手势识别，模型有两层密集层，第一层20个神经元，第二层10个神经元。验证数据可展示模型性能。使用TensorFlow Lite Micro将模型转换为Arduino库文件，用于在嵌入式设备上运行推理。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 解压源码文件：将源码文件解压到本地文件夹，确保包含所有数据文件（如加速度计数据、Edge Impulse模型等）。 2. 安装Edge Impulse CLI工具：安装并配置Edge Impulse CLI工具用于数据处理和模型训练。需注册Edge Impulse账号并创建相应项目，按Edge Impulse官方文档操作，包括安装CLI工具、配置数据转发器（Data Forwarder）等。 3. 连接ESP32：将ESP32与计算机连接，确保串行通信正常。在ESP32上部署TensorFlow Lite Micro库文件，以便运行推理代码，具体部署步骤可参考TensorFlow Lite官方文档或相关教程。 4. 运行手势识别程序：在项目中找到名为“gesture_recognition”的程序或脚本文件，上传到ESP32设备运行。该程序从加速度计读取数据，通过神经网络模型进行手势识别，并将结果通过串行输出显示，用户可据此判断所识别的手势类型。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】