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【发明公布】一种便于携带的智能手语翻译器_吴坤熠_202410063144.5 

申请/专利权人:吴坤熠

申请日:2024-01-16

公开(公告)日:2024-04-12

公开(公告)号:CN117873327A

主分类号:G06F3/01

分类号:G06F3/01;G09B21/00;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08;G06F40/40;G06F18/241

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要:本发明提供一种便于携带的智能手语翻译器,涉及手语识别技术领域。该便于携带的智能手语翻译器,包括以下具体步骤:1手语采集模块,用于收集人体手语动作的弯曲度传感器和三轴加速度传感器的数据;2样本获取模块,对采集到的弯曲度传感器和三轴加速度传感器的数据,持续进行监测判定,将一段时间内判定后的时序数据保存为数据矩阵,进而保存成图像,完成一个样本的获取;3神经网络模型模块,分为两个过程:在训练阶段,基于训练样本集,利用MMedu的MMClassification算法库及预训练模型,训练MobileNet深度神经网络模型。在识别阶段,利用训练好的模型进行手语的识别,并用语音播报出来。

主权项:1.一种便于携带的智能手语翻译器,包括2个手套、控制主板、10个弯曲度传感器和2个三轴加速度传感器,其特征在于:所述控制主板包括具有服务器和识别功能的行空板和采集发送数据的掌控板;包括以下具体步骤:1手语采集模块,利用弯曲度传感器和三轴加速度传感器实时采集双手手语动作的数据;2样本获取模块,将采集到的弯曲度传感器和三轴加速度传感器的数据,持续监测判定,将一段时间内判定后的数据保存为数据矩阵,进而保存为图像,完成一个样本的获取;3神经网络模型模块,分为两个阶段:在训练模型阶段,基于训练样本集,利用MMedu的MMClassification算法库及预训练模型,训练MobileNet深度神经网络模型,在识别阶段,利用训练好的模型进行手语的识别,并语音播报出来。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 吴坤熠 一种便于携带的智能手语翻译器

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