[发明专利]虚拟增强现实交互设备的手指识别方法、系统及交互设备

权利要求书

1.一种虚拟增强现实交互设备的手指识别方法，其特征在于，包括如下操作步骤：

采集当前时刻用户的手部接触信息、当前时刻用户手部对手柄本体的压力信息、当前时刻手柄本体的运动信息；

获取贴近传感器矩阵采集的手部接触信息、压力传感器采集的压力信息、IMU惯性传感器模块采集的运动信息，并对上述三种传感器采集信息进行滤波处理后，传输到已训练好的手势识别模型中进行手势识别操作；

已训练好的手势识别模型以手部接触信息、压力信息、运动信息作为输入信息，并根据所述输入信息进行手势识别动作，并识别输出当前时刻用户其施加在所述手柄本体的手势识别结果。

2.根据权利要求1所述的虚拟增强现实交互设备的手指识别方法，其特征在于，在上述的虚拟增强现实交互设备的手指识别方法中，在进行传输到已训练好的手势识别模型之前，还包括构建训练所述手势识别模型；

构建训练所述手势识别模型的执行操作，包括如下步骤：

贴近传感器矩阵采集用户的手部接触信息，压力传感器采集用户手部对手柄本体的压力信息，IMU惯性传感器模块则采集手柄本体的运动信息；

控制器模块大量的获取贴近传感器矩阵采集的手部接触信息、压力传感器采集的压力信息、IMU惯性传感器模块采集的运动信息，并对上述三种传感器采集信息进行滤波处理后，传输到预构建的手势识别模型中，进行手势识别训练；

所述手势识别模型经过大量数据集训练后，即可训练出较高识别准确率的手势识别模型。

3.根据权利要求2所述的虚拟增强现实交互设备的手指识别方法，其特征在于，在上述的虚拟增强现实交互设备的手指识别方法中所提到的手势识别模型其是基于神经网络或机器学习方式得到的手势识别模型。

4.一种虚拟增强现实交互设备的手指识别系统，其特征在于，包括获取模块、运算识别模块，其中；

所述获取模块，用于获取贴近传感器矩阵采集的手部接触信息、压力传感器采集的压力信息、IMU惯性传感器模块采集的运动信息，并对上述三种传感器采集信息进行滤波处理后，传输到已训练好的手势识别模型中进行手势识别操作；

所述运算识别模块，用于通过对所述已训练好的手势识别模型进行控制，进而控制将所述已训练好的手势识别模型以手部接触信息、压力信息、运动信息作为输入信息，并根据所述输入信息进行手势识别动作，并识别输出当前时刻用户其施加在手柄本体的手势识别结果。

5.根据权利要求4所述的虚拟增强现实交互设备的手指识别系统，其特征在于，所述虚拟增强现实交互设备的手指识别系统还包括手势识别模型训练模块；

所述手势识别模型训练模块用于大量的获取贴近传感器矩阵采集的手部接触信息、压力传感器采集的压力信息、IMU惯性传感器模块采集的运动信息，并对上述三种传感器采集信息进行滤波处理后，传输到预构建的手势识别模型中，进行手势识别训练；并经过大量数据集训练后，即可训练出较高识别准确率的手势识别模型。

6.一种交互设备，其特征在于，包括：手柄本体、控制器模块和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述控制器模块用于执行所述计算机程序以实施上述权利要求1至3中任一项所述的虚拟增强现实交互设备的手指识别方法；

所述交互设备还包括贴近传感器矩阵、压力传感器和IMU惯性传感器模块；

所述贴近传感器矩阵用于识别当前时刻用户手部施加在手柄本体上的接触动作，从而采集用户的手部接触信息；

所述压力传感器用于识别当前时刻用户施加在手柄本体上的施压动作，从而采集用户手部对手柄本体的压力信息；

所述IMU惯性传感器模块用于识别当前时刻手柄本体的空间运动动作，从而实时采集所述手柄本体的运动信息；

所述控制器模块用于获取贴近传感器矩阵采集的手部接触信息、压力传感器采集的压力信息、IMU惯性传感器模块采集的运动信息，并对上述三种传感器采集信息进行滤波处理后，传输到已训练好的手势识别模型中进行手势识别操作；

所述已训练好的手势识别模型用于以手部接触信息、压力信息、运动信息作为输入信息，并根据所述输入信息进行手势识别动作，并识别输出当前时刻用户其施加在所述手柄本体的手势识别结果。