Đồ án HCMUTE: Ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển thiết bị bằng cử chỉ tay sử dụng Raspberry Pi

Giai đoạn đầu tiên là thu nhận ảnh từ camera Raspberry Pi. Chất lượng ảnh ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của hệ thống. Vì vậy, tiền xử lý ảnh là cần thiết. Các kỹ thuật như lọc nhiễu, tăng cường độ tương phản được áp dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh đầu vào. Thuật toán xử lý ảnh được lựa chọn cẩn thận để cân bằng giữa hiệu quả xử lý và tốc độ thực thi trên Raspberry Pi. Đây là bước quan trọng để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và chính xác trong điều kiện thực tế.

Hệ thống sử dụng kỹ thuật nhận diện cử chỉ tay để tương tác với người dùng. Nhận diện màu da là một phương pháp được áp dụng để phân biệt bàn tay với nền. Kết hợp với phát hiện đối tượng và tracking cử chỉ, hệ thống xác định chính xác cử chỉ người dùng. Mô hình nhận diện cử chỉ được huấn luyện bằng tập dữ liệu lớn, giúp hệ thống hoạt động hiệu quả và chính xác cao. Việc sử dụng thuật toán tăng tốc AdaBoost và đặc trưng HOG góp phần tăng tốc độ xử lý và độ chính xác của hệ thống. Machine learning xử lý ảnh và deep learning nhận diện cử chỉ có tiềm năng để cải thiện hệ thống trong tương lai.

Hệ thống điều khiển bằng cử chỉ được thiết kế dựa trên sơ đồ khối hệ thống. Giao diện người máy được tối ưu để người dùng dễ dàng tương tác. Hệ thống sử dụng mạch điều khiển để điều khiển các thiết bị ngoại vi. Sự lựa chọn linh kiện phù hợp đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và hiệu quả. Dự án Raspberry Pi này đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về điện tử và lập trình nhúng. Thiết kế mạch cần đảm bảo an toàn và hiệu quả, tránh các lỗi có thể xảy ra trong quá trình hoạt động. Phần này bao gồm cả tính toán và thiết kế mạch để đảm bảo hệ thống hoạt động chính xác.

Hệ thống có nhiều ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Ứng dụng điều khiển thiết bị mở ra nhiều tiềm năng, từ điều khiển đồ gia dụng đến điều khiển thiết bị công nghiệp. Ứng dụng IoT cho phép điều khiển thiết bị từ xa thông qua mạng internet. Hệ thống có thể ứng dụng trong lĩnh vực nhà thông minh (smart home), tạo ra môi trường sống thông minh và tiện nghi. Dự án DIY này có thể được mở rộng và tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể. Việc áp dụng công nghệ nhận diện cử chỉ giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và mở ra nhiều ứng dụng mới trong tương lai. Human-computer interaction là yếu tố then chốt trong việc thiết kế một hệ thống thân thiện và hiệu quả.