文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.2015.10.019
中文引用格式： 楊亮，薛丹，裴成龍. 可穿戴智能戒指在多媒體投影系統中的應用[J].電子技術應用，2015，41(10)：71-72，76.
英文引用格式： Yang Liang，Xue Dan，Pei Chenglong. The wearable intelligence ring using in multimedia projection system[J].Application of Electronic Technique，2015，41(10)：71-72，76.
0 引言
目前，多媒體技術授課和協作會議越來越普及，國內外諸多電子設備應運而生，但這些產品大部分在使用上有具體的限定。例如，國內外市面已經出現可穿戴遠程操控裝置[1]，其采用陀螺儀定位的同時進行無線傳輸，使用范圍只有3～5 m，沒有實現真正意義上的遠程無線靈活控制，體積與外形也嚴重降低了設備的美觀程度，且出現了續航短、頻繁充電等問題；激光筆技術可以很好地進行PPT定位，但卻面臨著操作不連貫、功能單一、不斷更換電池等問題，且不能實現演示文稿中寫字劃線的鼠標功能[2]。
為了給多媒體教學和協作會議帶來更加高效、生動的操作模式，系統將可穿戴智能戒指取代傳統激光筆、鼠標及語音麥克，實現“合三為一”。系統由智能戒指和外部獨立裝置形成，通過操控智能戒指的按鍵使激光束打到大銀幕上，CMOS攝像頭采集大銀幕中激光點圖像[3]，將采集的圖像數據傳輸到計算機，計算機對圖像進行存儲、處理，并將計算得到的坐標轉換成鼠標的絕對坐標，實現模擬鼠標對PC機的遠程操作。此外，語音信號通過戒指中無線發射模塊傳輸到揚聲器處的語音接收模塊，實現無線語音麥克功能。整個裝置如圖1所示。
1 硬件實現
硬件系統設計主要包括激光變頻發生器、無線語音收發、圖像采集等部分。戒指上的激光發射頭發射不同頻率的激光束被圖像傳感器識別，將信息傳輸到計算機后完成激光位置的識別與跟蹤，進而響應激光操作。系統硬件總體框圖如圖2所示。
(1)激光變頻發生器模塊
教學與會議中常見的無線激光教鞭產生的激光頻率仍以固定頻率為主流，本設計采用變頻技術，通過左右按鍵實現激光頻率的不斷改變，既達到圖像傳感器對激光進行識別，又實現了模擬鼠標功能，具備便攜省電等優點。采用555定時器產生兩種頻率的激光束，當按下可穿戴智能戒指左右鍵時，激光發出不同頻率的光，視頻采集處理系統通過掃描攝像頭在單位時間內傳輸的n幀圖像中激光點閃爍的次數來判別操作者按下的是左鍵還是右鍵。
(2)無線語音收發模塊
現代大多數多媒體教室中，無線語音麥克都是與激光教鞭分隔開，本設計將無線語音麥克與激光教鞭結合在一起，高效實用，輕巧方便。為了實現語音的有效傳達，利用FM調頻收發技術把模擬語音信號進行放大與頻率調頻后，天線將合成的信號發射出去。根據需要，利用相應的硬件設計放大倍數和提高信噪比，并在使用場合的揚聲器上安置一個接收模塊，即將頻率信號還原為語音信號并進行放大，從而實現麥克風的功能。對應電路設計方案如圖3所示。
(3)CMOS圖像采集模塊
為了保證采集到的圖像的質量和效果，本設計在選用攝像頭時對CCD和CMOS傳感器進行了對比。雖然基于CCD傳感器構造所產生的圖像具有低噪音、高性能、分辨率高等特點，但是生產CCD需采用時鐘信號、偏壓技術，整個構造復雜，增大了耗電量，體積較大，也增加了成本。而CMOS采用半導體廠家產生集成電路的流程，可以將所有部件與驅動電路等都集成到一塊芯片上，只需要一個芯片就可以實現數碼相機的所有功能。由于本系統的操作數據量大且運算度復雜，但對圖像的清晰度要求不高，且通用性較強，故選用體積小、工作電壓低、功能強大且使用方便靈活的圖像傳感器OV7670。
2 軟件實現
為了準確地識別激光點，實現坐標定位，本設計采用了小目標尺寸自適應檢測和神經網絡BP算法相結合的圖像處理方法[4]。對原始圖像進行圖像的預處理，圖像在獲取傳輸存儲過程中由于受多種原因的影響會造成圖像的退化降質問題。基本軟件流程如圖4所示。
根據圖像分割進行圖像分類，其結果直接影響到后面的目標檢測、特征提取和目標識別等工作。激光點的識別基于激光獨特的特征信息，從顏色亮度特征、形狀特征和運動信息三個方面對激光點進行檢測定位，從而減少誤差。現在已有三種檢測方式，即遠程感知類圖像中的形狀識別方法，視覺注視點位置判斷方法和尺度自適應的小目標實時檢測方法。本系統通過獲得足夠的圖像像素點信息，采用對基本形狀（矩形、圓形、正方形等）劃分為原始模型的方法，識別指定的區域。通過對分割后的圖像應用尺度自適應的小目標實時檢測法構造PNLOG算法公式。又由于激光點的光斑具有同心圓的特征，所以在二維圖像中，構造MY算子，實現形狀目標的匹配。
式中：x為該亮點區域外接矩形的長；y為該亮點區域外接矩形的寬；?滓為亮點的面積計算半徑。與其他軌跡識別技術(隱馬爾科夫模型、基于樹形分類法、特征集評估的方法)相比，本設計借鑒人工神經網絡算法，能有效地解決非線性、非正態分布的評價問題。采用并行結構和并行處理，具有較強的靈活性和自適應性，計算速度快，時效高。
3 實驗結果及分析
基于以上較為完善的理論，搭建了實驗平臺進行實驗對比。從對比結果可以看出，算法在結合小目標尺寸自適應的檢測和神經網絡BP算法相結合后，鼠標的精準度及功能的連續性都都得到了較大的提高。圖5～圖8為演示結果。其中圖5與圖6是改善算法后屏幕上識別出的激光點與實際鼠標位置的對比圖，圖7與圖8是改善算法后利用該裝置實現劃線等功能對比圖。
經過對比，戒指在實現無線鼠標功能時，采用小目標尺寸自適應檢測和神經網絡BP算法相結合的方法會產生更快速、更準確的鼠標坐標定位。表1為算法比較結果。
4 結論
本設計靈感來源于多媒體教室設備及現代人們穿戴的戒指。現如今，越來越多的科技文明成果涌入人們的生活，基于人機互交系統的可移動戒指提供了一種新型多媒體投影系統。講述者可以擺脫電腦、鼠標鍵盤的約束，遠距離無線精準地控制PC操作，真正實現教學（會議）環境中的視聽覺結合，增強了互動性、實時性，具有較好的教學效果。
參考文獻
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[3] 苑瑋琦，薛丹.啤酒瓶高速實時在線容量檢測裝置的研制[J].微計算機信息，2008，24(11-3)：304-306.
[4] 鄧萬宇.神經網絡極速學習方法研究[J].計算機學報，2010，33(2)：279-287.