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基于机器学习的复杂手势边缘检测


一个创新的人机界面(HMI)是一个最好的方式来区分你的产品从竞争对手. 我们现在提供了一个解决方案,可以很容易地为您的2D触摸界面添加复杂的手势. 这意味着您可以在单个微处理器(MCU)上运行一个触摸板,而同一MCU可以实时地对复杂的手势进行分类, 在边缘传递推理.

无论您是人工智能/机器学习(AI/ML)新手还是经验丰富的用户, 我们有各种易于使用的解决方案和合作伙伴网络,以帮助您创建您的下一个尖端设计. 

智能人机界面

我们与 运动姿态 让先进的手势识别在几分钟内成为可能. 如果你能用指尖画出它,我们的解决方案就能识别它. 运动姿态提供强大的嵌入式基于人工智能的手势识别软件,与我们的32位mcu兼容. 它可以与运动一起使用, 触摸和视觉传感器需要最少的计算资源来提供高度精确的手势识别. 与传统的解决方案, 手势识别引擎使用先进的ML算法,不需要收集任何训练数据. 这个强大的解决方案提供了近100%的手势识别准确度,同时显著减少了您的手势软件开发时间和成本.

高级手势识别工作流程


在我们的mcu上,运动姿态为复杂的手势检测提供了一个免费的库,因此您可以轻松地在应用程序中测试手势识别.

基于运动手势的复杂手势检测在SAM C21单片机上的演示


我们让您轻松体验基于ml的复杂手势检测的功能和灵活性. 我们的基于运动手势的复杂手势检测在SAM C21 MCU演示是一个完整的开发平台,包括以下组件:

演示使用了来自我们2D Touch Surface库的位置跟踪信息,并包含了一组6个复杂的手势,可以立即被识别:

  • 的标记
  • 一个明星
  • 数字2
  • 字母M, S和Alpha

演示提供了两个选项来探索基于手势的控制:

  • 复杂的手势检测使用运动手势平台
  • 简单的手势检测(滑动, 缩放和点击事件),以及复杂的手势检测
详细信息,包括一个循序渐进的用户指南,可以在我们的开发者帮助网站上找到.
 

文档


Title 下载
阿特梅尔山姆C21解释专业用户指南 下载
QT8解释的专业用户指南 下载

Machine Learning视频

本视频介绍基于机器学习的触控板和惯性测量单元(IMUs)解决方案.