【RT-Thread作品秀】手语识别翻译发生装置

作者：岁月触礁如梦

概述（说明应用产生的背景、实现功能）

手语是聋人使用的语言,是由手形动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统,是一种靠动作/视觉交际的语言.手语识别的研究目标是让机器弄懂聋人的语言.因此我们选择基于 STM32 为主控，对手语识别进行识别和处理，再利用显示系统或者语音模块，从而实现利用 MCU 对手语翻译从而帮助发音障碍人士之间的交流。

开发环境（所采用的软、硬件方案）

硬件：ART-PI+MPU6050

RT-Thread版本：

开发工具及版本：RT-Thread Studio

RT-Thread使用情况概述（简要总结下应用中RT-Thread使用情况：内核部分、组件部分、软件包部分、内核、其他）

使用rt-thread的i2c驱动部分驱动多个MPU6050，然后通过uart驱动发送出去

ART-PI

硬件框架（概述应用所采用的硬件方案框图，并对核心部分做介绍）

STM32H750 采集来自 MPU6050 的数据，打包后通过uart模块发送到电 脑上进行数据处理

软件框架说明（介绍应用所采用的软件方案框图、流程图等，并加以解说）

软件模块说明（介绍应用软件关键部分的逻辑、采用的实现方式等）

使用 tensorflow 搭建模型判断手势，使识别成功率大大提高。模型包含一个输入层，两层全连接层，和一个输出的softmax层，最后比较输出结果，如果结果大于0.8则发出对应手势的声音

演示效果（演示效果请采用3张高清图片，并录制一段不少于1min视频解说应用所实现的效果，视频上传至B站或者腾讯视频或其他视频平台，给出链接即可）

比赛感悟（可以围绕这次比赛学到了什么，克服了哪些困难，有哪些收获，不低于200字）

这次比赛让我深入了解了rt-thread，对RT-Thread 软件包的使用有了丰富的经验。它是运行于 RT-Thread 物联网操作系统平台上，面向不同应用领域的通用软件组件，由描述信息、源代码或库文件组成。RT-Thread 提供了开放的软件包平台，这里存放了官方提供或开发者提供的软件包，该平台为开发者提供了众多可重用软件包的选择，这也是 RT-Thread 生态的重要组成部分。软件包生态对于一个操作系统的选择至关重要，因为这些软件包具有很强的可重用性，模块化程度很高，极大的方便应用开发者在最短时间内，打造出自己想要的系统。RT-Thread 已经支持的软件包数量已经达到60+，如下举例：。通过此次参赛，学习到了许多机器学习相关的知识，现在还处在入门阶段，对于过多数据的处理方法没有选对，使得手套动作的识别准确率不高，但后期一定会做更多的研究，做出一个完整的作品来