基于MediaPipe-hand识别算法的智能灯光互动系统设计

摘要

针对现有电磁无线遥控驱动的灯光互动系统存在装置易丢失、空间位置固定、电磁干扰影响等问题,本文基于Google的MediaPipe-hand算法,设计了实时人体手势识别算法,并将其应用于智能灯光互动系统的驱动。该系统采用机器视觉技术来实现人机交互功能,可根据单帧图像推断出单手21个骨骼节点坐标,将其转化为骨骼矢量,并通过SVM分类器实现手势判断,最后驱动灯光设备实现不同效果。系统由上位机、下位机两部分组成,其中上位机主要完成手势识别,下位机主要实现对灯光设备的驱动。实验表明,该系统具有良好的实时性和鲁棒性,能够准确地识别手势并驱动灯光设备,识别综合评价指标达到90%,本系统提供了一种新型的智能灯光人机交互思路。