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摘要
提出了基于MEMS红外热电堆传感器阵列实现智能手势识别的方案，针对性设计出MEMS红外热电堆传感器阵列的信号调理电路，实现信号的高效处理。进一步地，基于单片机中加载的的卷积神经网络模型，对处理后的信号进行高精度识别与分类。测试结果表明，该系统对于四种静态手势的识别准确度达92.00%,并且能够实现通过识别手势来控制多级外设运作的功能。本系统还采用蓝牙技术，实现了系统与移动终端之间的数据交换，实际最大通信距离可达15 m,符合非接触测温场景的需求。最后还开发了相应的移动终端小程序，提高了人机之间的可交互性，进一步拓宽了该技术的应用场景。
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单位东南大学; 自动化学院
