穿戴式钢琴弹奏手套智能感知与手势识别技术

钢琴弹奏手套是一种新兴的智能可穿戴式设备,通过手套中的多惯性传感器对钢琴弹奏者的手势状态进行实时感知和分析,可以让钢琴学习者实时了解弹奏手势是否规范,从而有效提高钢琴学习效率和兴趣,并降低学习成本。区别于其他应用领域中的手势,钢琴弹奏手势具有多样性、快速性、大动态以及强时变的特点,设计了一套基于惯性数据手套与红外检测杆的钢琴弹奏手势识别系统,并提出一种基于机器学习的钢琴弹奏手势识别方法,以惯性数据手套与红外检测杆的输出作为数据样本,针对钢琴弹奏手势特性,进行多模态手势特征的提取并采用分层识别算法改善识别效果。实验表明,所提出的方法能够较好的适应钢琴弹奏手势识别需求,识别准确率达到99%以上。

基于分布式光纤振动传感器的铁路安全监测算法

针对铁路沿线存在人员攀爬栅栏网这一问题,将分布式光纤传感技术和信号分析技术相结合,提出了一种基于分布式光纤振动传感器的铁路安全监测算法。通过沿铁路周界栅栏网敷设的光缆感知并传导信号,搭建铁路与监测算法的物联网连接,实现对攀爬行为的智能化监测。针对铁路周围环境较复杂、干扰较多的情况,采用海明窗分帧加小波阈值去噪的方法对每帧信号进行滤波,提高了振动信号的信噪比。在特征选择上,从时域和频域上分别提取信号的功率和短时过电平率作为联合特征,对是否存在攀爬行为进行判别。因为攀爬行为具有空间上的连续性,在监测过程中设置最小报警范围滤除范围过小的报警,提高了监测系统的准确性。