基于AR手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统的制作方法

本发明涉及电力系统维护培训，具体为基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统。

背景技术：

1、电力设备拆解与拼接是一个涉及多个方面的复杂过程，需要综合考虑设备分类与评估、拆解与拼接计划与许可、安全措施与培训、拆解与拼接操作流程、废弃物处理与回收、环境影响评估、质量控制与监督以及拆解后设备检验等多个环节，电力设备拆解与拼接是电力系统维护、检修及更新升级的重要技能，培训旨在提升学员对电力设备的基础知识理解，掌握安全操作规范，熟悉拆解与拼接流程，并具备故障诊断与排除的能力，而在电力设备拆解与拼接培训过程中，需要通过模拟训练的方式进行培训，为此提出基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统。

2、传统的电力设备拆解与拼接培训流程往往涉及课堂培训、实物演示、实践操作以及反馈评估等多个步骤，然而，这一流程存在诸多挑战，如时间和成本消耗大、操作一致性差、培训效果难以评估以及难以追踪和管理，为了克服这些缺点，提出基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统，其系统组成包括：电力设备数据库，ar显示设备，ar手势识别设备，数据处理系统，其中，ar手势识别设备包括3d建模系统、tof深度摄像头、骨骼跟踪系统、手势识别系统，其系统工作流程：收集数据→虚拟模型显示→ar手势识别→交互操作，包括以下四个步骤：

4、步骤一：所述将收集的各种电力设备的虚拟模型显示、手势模板和相关数据储存至电力设备数据库，供数据处理系统调用和ar显示设备展示；

5、步骤二：所述ar显示设备采用ar头盔或ar眼镜等设备，为用户提供一个沉浸式的虚拟环境，展示电力设备的虚拟模型，使用户了解电力设备的结构和组成；

6、步骤三：所述该ar手势识别设备内置了多个tof深度摄像头，通过tof深度摄像头能够实时捕捉用户的手部动作图像，ar手势识别设备使用骨骼跟踪技术实现对用户手部动作的识别，在捕捉到手部图像后，骨骼跟踪系统会通过计算和分析确定手指、手掌等骨骼的位置和运动轨迹，从而实现对手势的实时跟踪，能够有效地将用户的手势转化为数字化的信息，为后续的交互操作提供了可靠的基础；

7、手势识别系统基于传统的模型拟合方案，首先通过三角形曲面细分的方法构建出模型手，模型手拥有28个自由度，手整体旋转和平移6个自由度，手腕两个自由度，其余每个手指5个自由度，总计28个自由度，根据稀疏的mesh模型手，通过近似细分方法生成光滑细腻的蒙皮模型手；

8、之后根据深度图(tof摄像机获取)检测出手的位置，拆出19cm的手部区域，通过随机森林的方法估计出手的粗糙位置和pose，根据光滑模型拟合能量方法(能量函数)计算出实际手势；

9、最后通过手势识别算法对采集到的实际手势数据进行特征提取，将提取到的特征与预先定义的手势模板进行匹配，根据特征匹配的结果，识别出的手势指令；

10、步骤四：所述根据ar手势识别设备识别出的手势指令，调用数据处理系统解析用户的意图，并驱动ar显示设备进行相应的操作，用户通过手势识别设备与ar显示设备将进行交互，选择需要拆解和拼接的部件，进行电力设备拆解与拼接培训，同时数据处理系统实时收集操作数据以及通过ar显示设备反馈操作结果，实现了对电力设备拆解与拼接过程的直观、交互式模拟培训。

11、优选的，所述在步骤一中，ar手势识别设备收集电力设备模型图纸资料，通过3d建模系统构建高精度三维模型，实现虚拟模型显示构建。

12、优选的，所述在步骤一中，通过使用tof深度摄像头来采集手势数据，捕捉手势动作，并将其转化为数字信号，储存至电力设备数据库，从电力设备数据库原始数据中提取出能够描述手势的关键特征，常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等，生成手势模板。

13、优选的，所述在步骤四中，手势识别算法通常依赖于机器学习和模式识别技术，对原始的手势数据进行预处理，如去噪、归一化、特征提取等，以优化后续的处理过程；从预处理后的数据中提取关键特征，如手势的形状、大小、方向、运动轨迹等，这些特征将为手势分类提供依据；使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、深度学习模型等)对已知的手势特征进行学习和训练，以构建分类器；当捕捉到新的手势特征时，分类器会对其进行识别，将其映射到预定义的手势种类中；根据识别结果，系统会触发相应的操作或反馈，如移动虚拟对象、执行特定功能等。

14、与现有技术相比，本发明的有益效果是：手势识别技术使得用户可以通过简单的手势动作与ar环境进行交互，系统能够实时监测用户的手势，并根据手势指令进行相应的操作，这种交互方式不仅使操作更加方便快捷，还能够帮助用户在实际操作中形成肌肉记忆，提高操作的准确性和效率；

15、用户可以直接在虚拟环境中观察电力设备的结构和拆解过程，无需查阅复杂的图纸或说明书；用户可以通过手势与虚拟环境进行实时交互，模拟拆解和拼接过程，增强了学习的趣味性和参与度；系统能够实时监测用户的手势操作，并给出相应的反馈，这有助于用户及时纠正操作错误，避免在实际操作中发生失误或事故；

16、ar技术通过构建虚拟的电力设备模型，为用户提供了一个沉浸式的培训环境，用户可以直接在虚拟环境中观察、拆解和拼接电力设备，无需担心设备损坏或操作失误带来的后果，这种直观的交互方式，使用户能够更加深入地理解设备的结构和工作原理，从而在实际操作中更加得心应手，减少实际操作中的错误和失误，这不仅提高了工作效率，还降低了事故发生的概率，提升了工作安全性，同时，该系统还可以作为新员工入职培训的有效工具，帮助他们更快地掌握相关技能和知识；

17、基于ar手势识别技术的系统能够提供更加直观、交互式的培训模式，显著提高了操作效率和准确性，并通过实时监测用户手势，帮助避免操作失误和事故发生，提升工作安全性；同时，基于ar手势识别技术的系统还能够提高培训效果和效率，以及数据化管理和维护，用于后续分析和优化工作流程，提高设备维护和管理的效率，提升电力设备维护和管理的质量和效率，解决传统培训存在的问题。

技术特征：

1.基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统，其系统组成包括：电力设备数据库，ar显示设备，ar手势识别设备，数据处理系统，其中，ar手势识别设备包括3d建模系统、tof深度摄像头、骨骼跟踪系统、手势识别系统，其系统工作流程：收集数据→虚拟模型显示→ar手势识别→交互操作，其特征在于：包括以下四个步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统，其特征在于：所述在步骤一中，ar手势识别设备收集电力设备模型图纸资料，通过3d建模系统构建高精度三维模型，实现虚拟模型显示构建。

3.根据权利要求1所述的基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统，其特征在于：所述在步骤一中，通过使用tof深度摄像头来采集手势数据，捕捉手势动作，并将其转化为数字信号，储存至电力设备数据库，从电力设备数据库原始数据中提取出能够描述手势的关键特征，常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等，生成手势模板。

4.根据权利要求1所述的基于ar手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统，其特征在于：所述在步骤四中，手势识别算法通常依赖于机器学习和模式识别技术，对原始的手势数据进行预处理，如去噪、归一化、特征提取等，以优化后续的处理过程；从预处理后的数据中提取关键特征，如手势的形状、大小、方向、运动轨迹等；使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、深度学习模型等)对已知的手势特征进行学习和训练，以构建分类器；当捕捉到新的手势特征时，分类器会对其进行识别，将其映射到预定义的手势种类中；根据识别结果，系统会触发相应的操作或反馈，如移动虚拟对象、执行特定功能等。

技术总结本发明公开了基于AR手势识别技术的电力设备拆解与拼接系统，其系统组成包括：电力设备数据库，AR显示设备，AR手势识别设备，数据处理系统，其中，AR手势识别设备包括3D建模系统、TOF深度摄像头、骨骼跟踪系统、手势识别系统，其系统工作流程：收集数据→虚拟模型显示→AR手势识别→交互操作。本发明基于AR手势识别技术的系统能够提供更加直观、交互式的培训模式，显著提高了操作效率和准确性，并通过实时监测用户手势，帮助避免操作失误和事故发生，提升工作安全性；同时，基于AR手势识别技术的系统还能够提高培训效果和效率，以及数据化管理和维护，用于后续分析和优化工作流程，提高设备维护和管理的效率。技术研发人员：张惠荣,魏莱,黄戬,朱双,陈奕戈,罗世彬,刘云凯,李成坤,黄龙毅,陈景,吴树宁,陈华超,王峻,王瑞麟,邓小康,廖承就,袁鼎发,陈晓儒,林杰欢,钟振鑫,张建锋,佘仰腾,刘淑琴,周恩泽,钱济民,骆文浩,陈勇智,肖虎,李映君,林光寅,赖伟斌,王鹏,李俊杰受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司惠州供电局技术研发日：技术公布日：2024/8/20