[0001] 本实用新型涉及体感交互技术领域，尤其涉及一种基于水凝胶传感器的空中手写字母识别系统。

[0002] 近年来，随着计算机技术和人工智能的迅猛发展中，人们所使用的电子设备变得更为智能，从而被越来越多地应用到人们的学习、工作和生活中。空中手写识别作为一种新的交互方式，人们能够通过空中书写或手势输入与计算机或设备进行交互，摆脱了纸张、触摸屏等输入设备，改善了用户体验，增强了交互性，能够让手写输入在任何时间、任何地点都能自然、友好地进行。

[0003] 在现有的关于手写识别的技术方案里，一类是扫描并存储图像，再对图像分析进行识别；另一类则是通过传感器将手写信号转换为电信号，通过信号处理电路识别并显示，这类传感器通常被设置在手上或手指上。现有的用于识别手写轨迹的传感器所使用的材质较硬，不便于佩戴在手指上，且硬质材质在感应手指弯曲等运动时灵敏度较低，这导致传感器对手写轨迹识别的准确度不够高。实用新型内容

[0004] 本实用新型实施例的目的在于提供一种基于水凝胶传感器的空中手写字母识别系统。

[0005] 本实用新型实施例是这样实现的，一种基于水凝胶传感器的空中手写字母识别系统，包括信号采集组件、供电模块、信号处理电路和计算机；所述供电模块为所述信号处理电路提供电源电压，所述信号采集组件与所述信号处理电路的输入端连接，所述信号处理电路的输出端与计算机连接，所述计算机包括神经网络训练模块和识别模块；

[0006] 所述信号采集组件为柔性水凝胶传感器，所述柔性水凝胶传感器通过硅胶薄膜与用户手指指节连接，当所述手指指节弯曲或移动时，所述柔性水凝胶传感器受挤压产生的形变信号通过电极传输至所述信号处理电路。

[0007] 进一步地，所述柔性水凝胶传感器呈片状结构。

[0008] 进一步地，所述柔性水凝胶传感器包括柔性传感单元，所述柔性传感单元主要由氯化钠、海藻酸钠和聚丙烯酰胺组成。

[0009] 进一步地，所述电极与所述柔性传感单元的两端连接。

[0010] 进一步地，所述信号处理电路包括依次连接的电阻电压转换模块、放大电路模块和模数转换模块，所述信号处理电路与所述供电模块和所述电极连接。

[0011] 进一步地，所述柔性水凝胶传感器沿手指长度方向与所述指节连接。

[0012] 进一步地，所述手指指节的位置为手背的手指与掌心连接处。

[0013] 进一步地，所述手指为食指。

[0014] 进一步地，所述计算机还包括用于输出所述识别模块识别结果的显示模块。

[0015] 进一步地，所述显示模块为显示屏。

[0016] 本实用新型具有以下有益效果：柔性水凝胶具有体积小、贴合度好、柔韧性高的优点，使用其作为传感单元，不仅方便穿戴，还可以更好地感知和接受手指关节弯曲时产生的形变信号，保证了手势采集的准确性和可能性，同时使用采集的信号数据集对神经网络进行训练，提高了字母识别的准确度。

[0022] 为了使本实用新型要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本实用新型，并不用于限定本实用新型。

[0023] 本实用新型提供了一种基于水凝胶传感器的空中手写字母识别系统，如图1‑3所示，包括信号采集组件、信号处理电路2和计算机3，其中信号采集组件为柔性水凝胶传感器1，柔性水凝胶传感器1与用户手指指节连接，并通过电极13与信号处理电路2的输入端连接，信号处理电路2的输出端与计算机3通过串行接口连接。

[0024] 进一步地，如图2和图3所示，柔性水凝胶传感器1包括柔性传感单元11、硅胶薄膜12和电极13，其整体呈片状结构。硅胶薄膜12将柔性传感单元11包裹，电极13与柔性水凝胶传感器1两端连接。柔性传感单元11用于检测手指弯曲和移动程度，具体地，在手写字母的过程中，由于手指弯折或移动，柔性传感单元11受到挤压，产生形变，导致其电阻改变。硅胶薄膜12用于将柔性传感单元11黏附于手指关节处，电极13用于将柔性传感单元11接收到的形变信号转变成电压信号输入至信号处理电路2中。

[0025] 进一步地，如图1所示，柔性水凝胶传感器1沿手指长度方向设置在手的背部，手指与掌心连接的关节处，这是由于此处在手指书写时弯曲程度最大，最利于传感器检测。优选将传感器设置在食指上，在其他实施例中，也可设置在其他手指处。

[0026] 进一步地，柔性传感单元11主要由氯化钠、海藻酸钠和聚丙烯酰胺组成。

[0027] 如图4所示，信号处理电路2用于接收来自柔性水凝胶传感器1的电压变化，得出传感器的实时电阻信号，并传输至计算机3，完成数据采集并创建数据集。信号处理电路2包括电阻电压转换模块21、放大电路模块22和模数转换模块23，供电模块24用于对信号处理电路2中的各模块提供电源电压，各模块之间通过导线连接，电极13与信号处理电路2和供电模块24连接。具体地，电阻电压转换模块21由串联电阻分压电路和运算放大器构成，其用于将变化的电阻信号转换成电压信号，放大电路模块22用于将电压信号进行初步降噪和一定程度的放大，模数转换模块23用于将放大后的模拟电压信号转变成神经网络可识别的数字信号，并输出到计算机3的神经网络训练模块中。

[0028] 进一步地，本实施例中的电阻电压转换模块21、放大电路模块22和模数转换模块23均为本领域的常用电路，本领域技术人员通过上述模块的功能描述可搭载出对应电路。

[0029] 进一步地，本实施例的计算机3用于接收信号处理电路2输出的信号，结合数据集和神经网络，识别后输出实时做出的手势对应的手写字母的分类结果，过程如图5所示。计算机3内置有包含注意力机制的神经网络训练模块、识别模块和显示模块，其中，神经网络训练模块用于对信号处理电路2输出的电压信号进行训练，并得到手势识别神经网络模型。识别模块利用训练得到的手势识别神经网络模型对实时做出的手势进行识别；显示模块用于输出手写字母对应的结果图片，其可以是显示屏。

[0030] 本实用新型的使用步骤如下：

[0031] 1.根据图2和图3制备柔性水凝胶传感器。

[0032] 2.将柔性水凝胶传感器粘贴于人体手指关节处(具体粘贴位置如上所述)，并将柔性水凝胶传感器接入信号处理电路。

[0033] 3.用贴有柔性水凝胶传感器的手指在空中写若干字母，每个字母均重复手写若干相同次数，通过信号处理电路接收柔性水凝胶传感器在手写时的电阻变化信号，并计算出手写每个字母时的电阻变化信号作为手写应变信号，进而获得每个手写字母对应的若干手写应变信号，各个手写字母对应的若干手写应变信号组成信号数据集。

[0034] 4.将信号数据集进行标准化处理，并选取出其中一部分手写应变信号(例如信号数据集的70％)作为训练集，剩余部分(例如信号数据集的30％)作为测试集。

[0035] 5.搭建包含注意力机制的长短期记忆网络，将训练集输入长短期记忆网络进行训练。

[0036] 6.训练完成后，再用带有柔性传感器的手指在空中书写字母，显示模块输出所书写的字母结果。

[0037] 本实用新型具有以下有益效果：柔性水凝胶具有体积小、贴合度好、柔韧性高的优点，使用其作为传感单元，不仅方便穿戴，还可以更好地感知和接受手指关节弯曲时产生的形变信号，保证了手势采集的准确性和可能性，同时使用采集的信号数据集对神经网络进行训练，提高了字母识别的准确度。

[0038] 以上所述仅为本实用新型的较佳实施例而已，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。