XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System手势
使用图像的手势控制智能汽车...
摘要： - 手势控制的智能汽车是人类计算机互动领域的最新计划，它代表了向更自然和更易于使用的用户界面的演变。本文描述了OpenCV和Google的Mediapipe如何错综复杂地制定既敏捷又敏感的控制策略。使用高级图像识别算法从复杂的人体手势转换了动态车辆运动命令。这是交互式技术满足现实世界运动需求的巅峰之作：最先进的计算机视觉和机器学习结合在一起。建议的系统不仅证明了对驾驶等复杂任务的非接触用户输入的生存能力，而且还为在自动驾驶汽车指导和控制系统领域的未来研究树立了道路。这项研究强调了基于手势的界面如何有能力完全改变人们与汽车互动的方式，为更灵活和以人为本的导航系统铺平了道路。
一个实时手势和基于骨架的动作识别的机器学习框架
随着数字环境已变得更加融合到我们的日常生活中，虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR）平台在最近的十年中越来越受欢迎。新技术正在使用传感器技术调整这些范式，以获取有关2D和3D空间中位置跟踪的相关数据。在这种情况下，机器学习已成为具有可访问性和负担能力的关键技术。这些模型的使用提供了对传感器输入的准确解释，这可能会创建可靠的系统。在这项技术方面，特定的感兴趣领域是交互式游戏，以及系统如何从这些技术进步中受益以创造沉浸式体验。此外，Bowling等人的研究。（2006），探索计算机游戏中机器学习的领域，确定其在增强游戏智能和玩家参与度中的重要作用。
基于物联网的患者手势识别系统
1 MCET，Desamangalam-679532，喀拉拉邦，印度 摘要：本项目展示了一款专为实时手势识别和应急响应而设计的智能手套。该手套集成了五个柔性传感器来捕捉手指运动，一个加速度计来检测手部方向，以及一个 ESP32 微控制器来处理传感器数据。显示屏提供视觉反馈，而 APR33A3 芯片则支持音频播放。此外，该手套通过蓝牙连接与移动应用程序集成，允许紧急通知闪烁和远程控制灯和风扇等电器。这款智能手套为免提应急响应提供了一种新颖的解决方案。通过识别特定的手势，手套可以触发预先录制的紧急音频消息，向连接的移动应用程序发送通知，甚至远程控制智能家居设备，从而提高需要帮助的用户的安全性和可访问性。索引术语 – 手势识别、柔性传感器。
手势控制机械臂的设计与开发
摘要 — 在当今的环境中，机械手在军事、国防、医疗和工业领域中发挥着重要作用，即使在烟花制造或炸弹扩散等危险环境中，机械手也可以复制人类的手势来完成任务。本文介绍了一种通过手势识别无线控制机械手运动的突破性方法。通过使用伺服控制、柔性传感器、Arduino Nano 和收发器，收发器捕获的预定义手势可实现用户和机械手之间的无缝实时通信，从而促进远程操作。手势识别技术与机器人技术的这种创新集成为增强人机交互提供了一个令人兴奋的前沿，为无数应用提供了适应性和安全性。
残疾人手势控制轮椅
摘要——一种称为手势控制轮椅 (HGCW) 系统的新辅助技术旨在帮助行动不便的人提高独立性和机动性。该系统由一个可穿戴设备组成，该设备带有可检测手部运动的传感器，以及用于实时数据处理和轮椅控制的 Arduino 微控制器。HGCW 系统使用手势识别算法将手势转换为相应的轮椅运动，例如向前、向后、向左和向右转，并与轮椅的控制单元进行无线通信。该系统具有成本效益、可定制和直观的特点，可供广泛的用户使用。HGCW 系统有可能彻底改变残疾人士在环境中导航的方式，使他们能够过上更加独立和充实的生活。通过改变头部运动，数据被无线发送到基于微控制器的电机驱动电路，以五种不同的模式控制椅子的旋转：向前、向后、向右、向左和特殊站立锁定。所提出的系统是使用从当地市场采购的产品组装的，并在实验室中测试了其性能，测试结果包含在本文中。
印度的手势部门报告2024
印度的手织机部门长期以来一直在其边界以及其本国最卑鄙的工人和农民中为世界上最出色的面料的骄傲创造者。它在工业前时代的数百万美元穿衣服，甚至在许多世纪以前，甚至还给了王国和寺庙。经常引用的短语是，手织机部门是仅次于农业的第二高雇主，一次有效，但在过去的六十年中，没有系统且可信的调查更新了这一数字。今天应该用众所周知的盐来服用。它不仅为已经拥有的数百万美元提供可持续的遗产生计，而且还使用最少的能源和没有破坏环境的生产过程。现在是在其当前状况上发光的好时机。有见地的调查可以通过提醒和自我教育印度手织机可以为世界提供的东西来指导我们实现其未来的潜力。在灵活的生计环境中，当许多选择在不同的领域中出现，而动力线的跨越，然后在不幸的手织机部门上屏幕，机器和数字印刷时，今天的手织机将被刺穿，粗略，不平坦和减少。在某些类似绿洲的区域中，手织机正在蓬勃发展，无论是通过设计机构，政府支持还是织布工，时装设计师或出口商的出口外展。成功的营销空间中手织机的销售正在蓬勃发展。客户正在变得感兴趣，但缓慢。同时，一群半技能的编织者离开了该行业，高技能的编织者发现他们的下一代常常不愿避免避开其他人的诱惑，看似较少的艰苦的世界在他们面前开放。每个在手织机部门工作的人都对许多方面都有第一手的了解，但是今天是一个需要硬数据，图形，深入研究和统计数据来验证手织机编织者和整个部门的合法要求。在所谓的非正式和无组织部门，不公平的错误指称，广泛而良好的研究中。这些包括对其许多好处的关注，例如维持文化遗产，现有的世代技能，维持协作和合作社区生计以及其在培养环境中的重要作用。我很高兴知道该报告涵盖了诸如手势部门的问题和关注，政策格局，趋势和所需的变化等主题。它提供了有关主要利益相关者的宝贵信息，包括政府机构，手织机中的企业家格局，包括出口趋势在内的营销情况等。所有这些信息不仅需要，而且至关重要，因此可以解决以消除现有数据中不对称的分析。该报告的一个有趣的方面是，它将该领域的几个开创性故事重点放在了印度的一些杰出的手织机簇中。
使用手势识别的AI虚拟鼠标设计和实现
随着技术的快速发展，我们在常规日常生活中使用的设备正在以蓝牙或其他无线技术的形式紧密包装。本文采用不同的方法来对鼠标的一般使用，而鼠标不需要鼠标。这可以通过虚拟软件来实现，该虚拟软件使用称为手势识别的概念并检测执行鼠标功能的手提示。手工检测技术并不新鲜，并且在行业中已经使用了很长时间，例如在自动化领域，IT枢纽，银行业，医学科学等。提出虚拟鼠标的主要动机是使用网络摄像机或内置摄像机与计算机进行交互以执行光标函数，例如滚动等。
基于Kinect的手势识别方法的概述
机器人技术取得了重大进展，使机器人能够自主规划路线[1]并在医学上与人类互动[2]，教育[3]和救援行动[4]。通过语音和手势控制机器人是最自然的互动方式[5]，因为人类每天使用这些方法。使用手势的控制可以使用视觉传感器[6]，肌电图方法（跟踪人体肌肉收缩[7]），采用触摸屏，加速度计或其他传感器[8]来实现。本文概述了使用Kinect传感器在机器人技术中的手势控制实现。kinect最初是用于游戏的Microsoft运动控制器，它使用计算机视觉方法进行基于手势的控制。后来Microsoft启用了使用软件开发套件的自定义应用程序开发[9]。本研究总结了有关机器人技术中Microsoft Kinect使用的信息，比较了不同的手势识别方法的准确性，并强调了Kinect在各种任务中的潜伏期。
智能手势受控演示系统
betul。使用手势作为系统输入的抽象控制演示，本文构建了一个控制器。OPENCV模块主要用于控制此实现中的手势。MediaPipe是他的机器学习框架，该框架具有当前可用的手势识别技术。此系统主要使用网络摄像头捕获或录制照片和视频。此应用程序根据您的输入控制系统的外观。该系统的主要目的是修改演示幻灯片。我还可以访问一个指针，该指针使我能够借鉴并删除幻灯片。您可以使用手势来操作基本的计算机功能，例如演示控件。这意味着人们不必经常学习无聊的机械技能。这些手势系统提供了一种现代，想象力和自然的非语言交流方法。这些系统通常用于人类计算机交互中。该项目的目的是讨论手势识别的目的，讨论基于手动识别的示意力系统，以识别较高的系统来识别用户的识别a iS hand Is gest gest gest gest gest gest。识别人的手势并使用此信息来控制演示文稿。实时手势识别使某些用户可以通过在连接到计算机的系统摄像机前执行手势来控制计算机。本项目利用OpenCV Python和MediaPipe来创建手势表现控制系统。系统可以使用手势进行操作，而无需键盘或鼠标。关键字：OpenCV，MediaPipe，机器学习，手势识别，演示控制器，人类计算机交互（HCI）。I.在当今的数字环境中介绍，演讲是一种引人入胜且高效的策略，可帮助主持人说服和告知他们的受众。可以使用鼠标，键盘，激光指针等编辑幻灯片。缺点是控制设备需要先前的设备知识。几年前，与媒体玩家，机器人技术和游戏等软件进行交互时，手势识别变得越来越有用。手势识别系统促进了手套，标记和其他物品的使用。但是，这种手套和标记的使用增加了系统的成本。该系统提出的手势识别技术基于人工智能。用户可以编辑幻灯片。交互式演示系统使用最先进的人类计算机交互技术来开发更实用和用户友好的接口来控制演示显示。使用这些手势选项代替标准鼠标和键盘控件可以大大改善您的演示体验。使用身体运动通过手势表达特定消息是非语言或非声音通信。该系统主要是使用Python框架和技术（例如开放CV，CV区，Numpy和媒体管道）构建的。这种方法的目的是提高演示的有效性和实用性。此接口已此外，系统使用手势编写，撤消并将指针移至文本不同区域。为了改善幻灯片体验，我们希望允许用户用手势控制幻灯片。要优化和改善显示可移植性，系统可最大程度地减少外部接口的使用。使用机器学习，我们能够发现使用Python转化为操纵幻灯片的一些基本方法的手势的细微变化。幻灯片可以通过各种运动来管理和控制，例如左右滑动，拇指向上和暂停。系统使用基于手势的人机接口来传统演示流。
手势引导的户外视觉和语言导航
视觉和语言导航（VLN）任务涉及使用语言命令导航移动性，并在开发自动移动性的接口中应用。在这种情况下，自然的人类交流还构成了手势和凝视等非语言提示。这些手势引导的指示已在人类机器人的互动系统中进行了探索，以有效相互作用，特别是在对象引用表达式中。ever，在户外VLN任务中应对基于手势的表达式的著名差距。为了解决这个问题，我们介绍了一个新颖的数据集，用于带有示范表达式的手势引导的户外VLN指令，并重点介绍了复杂的指令，以重新引导命令输入方式之间进行多跳的推理。此外，我们的工作还包括对收集数据的全面分析以及针对现有数据集的比较评估。