隨著知識可視化技術和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)知識的結合越來越緊密和重要,目前將知識可視化技術應用在農(nóng)業(yè)領域上形成的農(nóng)業(yè)知識可視化已經(jīng)成為研究的重點。知識可視化是利用圖形圖像、三維模型、視頻動畫等方式來構建和表達某一領域中復雜知識的技術,為知識的晦澀難懂、枯燥無味提供了革新式的處理手段。其次,目前農(nóng)業(yè)知識可視化的交互手段越來越滿足不了人們?nèi)找嬖鲩L的需要,由于人機交互技術的快速發(fā)展,體感交互技術成為自然交互研究的新領域,其中的手勢識別是研究重點,體感交互技術可以很好的彌補其交互不足的問題,對于提高農(nóng)業(yè)知識可視化的交互性具有重要的研究意義。針對農(nóng)作物栽培知識和技術的枯燥無味,傳播和推廣效率低下等問題,以玉米栽培知識為研究對象,利用知識視覺表征方法,設計和實現(xiàn)玉米栽培知識可視化系統(tǒng)。通過玉米栽培知識可視化系統(tǒng),可以讓人們?nèi)の痘瘜W習和掌握有序的玉米栽培知識,提高栽培知識的傳播和推廣效率。針對玉米栽培知識可視化系統(tǒng)交互性差、沉浸性低、操作繁瑣和體驗差的問題,以系統(tǒng)交互內(nèi)容為研究對象,利用Kinect體感設備,采用手勢識別的方法來完成體感交互,將體感交互與玉米栽培知識可視化系統(tǒng)進行集成,構建出基于體感交互的玉米栽培知識可視化系統(tǒng)。本文主要開展了以下幾個內(nèi)容的研究:(1)設計玉米栽培知識可視化系統(tǒng),首先對玉米栽培知識和技術利用知識視覺表征設計映射出其虛擬空間中的知識對象,再依據(jù)玉米栽培知識詳細設計了玉米栽培過程中的六個場景,并對場景進行模型構建、腳本處理和場景渲染構建出玉米栽培知識可視化場景。(2)針對于在系統(tǒng)中增加基于體感的人機交互功能,設計了六種靜態(tài)手勢和五種動態(tài)手勢的人機交互。利用閾值法對Kinect捕獲的手勢數(shù)據(jù)進行動靜態(tài)手勢分類�；陟o態(tài)手勢圖像的預處理,采用HOG特征提取和貝葉斯正則化BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)對靜態(tài)手勢的識別,通過實驗結果:HOG+貝葉斯正則化BP神經(jīng)網(wǎng)絡平均識別率為91.3%,HOG+SVM平均識別率為87%,表明本文采用的識別算法具有更好的識別效果;基于動態(tài)手勢運動軌跡的特征提取,采用DTW算法實現(xiàn)對動態(tài)手勢的識別,通過實驗結果:動態(tài)手勢平均識別率為90.8%,表明識別方法有效且識別率高。(3)基于集成設計,對玉米栽培知識可視化系統(tǒng)的交互對象添加腳本,通過腳本調(diào)用動態(tài)鏈接庫中的函數(shù)接口和數(shù)據(jù),完成手勢控制可視化交互對象的目的,實現(xiàn)了玉米栽培知識可視化系統(tǒng)與體感交互的集成,構建出基于體感交互的玉米栽培知識可視化系統(tǒng)。本文通過對玉米栽培知識可視化系統(tǒng)的設計和基于手勢識別的體感交互設計,將二者進行集成,構建出基于體感交互的玉米栽培知識可視化系統(tǒng),實現(xiàn)了農(nóng)作物玉米栽培知識和技術的趣味化,提高了農(nóng)作物可視化系統(tǒng)的交互性,對農(nóng)業(yè)知識和技術的傳播與推廣具有重要的應用價值。
【學位單位】：河南農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：S513;TP391.41
【部分圖文】：

給計算機設備或系統(tǒng)，實現(xiàn)計算機和人們之間的信息知識通信，這對于人機交互已經(jīng)取得了重大的進步，然而隨著人機交互技術的快速進步，目前傳統(tǒng)的人機交互技術已經(jīng)成為瓶頸，越來越多的人們希望系統(tǒng)盡可能的自然。因此，隨著虛擬現(xiàn)實技術（VR）和增強現(xiàn)實技術（AR）的發(fā)展，人機交互不再僅僅局限于鍵盤和鼠標的交互，更重要的是利用體感交互技術。體感技術是利用人類互動之間的不同感官模式，比如手勢、說話、面部表情和身體表情等來實現(xiàn)人機交互的技術，其具有更加自然，人性化的特征，目的是讓用戶能夠自然地與系統(tǒng)交互。所以，當前國內(nèi)外很多的公司和機構研發(fā)了大量的體感設備。例如在國外，微軟開發(fā)的Kinect 體感設備，可以通過傳感器和相關算法實現(xiàn)對多個用戶的表情和動作進行追蹤和識別，實現(xiàn)用戶無需裝備任何輸入設備即可進行人機交互；任天堂生產(chǎn)的體感設備 Wii 游戲主機，可以進行動作捕捉，操控體感交互控制器，完成游戲操作、健身運動等人機交互功能；索尼的 PlayStation 4 利用攝像頭進行圖像識別，使用手柄進行動作感應，實現(xiàn)對游戲的真實感體感；谷歌公司開發(fā)的谷歌眼鏡，通過在眼鏡上加入微型攝像頭和微處理器實現(xiàn)對各種操作和處理，如拍照、看郵件、發(fā)消息、瀏覽信息等。在國內(nèi)，相關的體感設備也研發(fā)出很多，如 HTC 公司開發(fā)的 HTC Vive，其他公司開發(fā)的 CyWee、綠動體感運動機 iSec、愛動體感設等。

套來輔助實現(xiàn)體感交互功能，利用數(shù)據(jù)手套上的傳感器可以實時獲取到手部的各種數(shù)據(jù)，從而及時有效地進行體感交互，這就是基于體感手勢的由來。國內(nèi)外許多公司機構的專家學者對其進行了深入研究。如 Wise[33]等人提出利用光纖式數(shù)據(jù)手套對手指關節(jié)位置與手指彎曲程度進行測量的方法；Amma[34]等人利用具有加速器和陀螺儀的數(shù)據(jù)手套在三維空間中書寫文字的手勢識別方法，基于隱形馬爾科夫模型，成功將數(shù)據(jù)手套捕獲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為文字表達。同時我國大量的科研單位也立足于數(shù)據(jù)手套的開發(fā)和研究。付玉錦和原魁[35]利用 CAS-Glove型數(shù)據(jù)手套對手指運動模型進行改進；呂蕾[36]等人基于數(shù)據(jù)手套，利用特征點集模板匹配方法實現(xiàn)了高達 98.9%的手勢識別結果；李東潔[37]等人針對手勢識別精度和實效性問題，提出了 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用于數(shù)據(jù)手套可以得到預期結果；羅迎[38]等人實現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)手套實現(xiàn)了對虛擬空間物體對象的操作，完成了虛擬現(xiàn)實的交互系統(tǒng)。通過相關文獻的總結可以得出，由于數(shù)據(jù)手套裝備了多個傳感器，便于精準地獲取手部關節(jié)點信息和手指彎曲信息等，因此其具有較好的實時性和準確性，但是在使用時用戶需要穿戴，同時操作復雜，不利于隨身攜帶，實用性較差，且價格昂貴，這些局限性限制了數(shù)據(jù)的發(fā)展，無法達到自然便捷和以人為本的目的，所以相關的研究也就滯緩下來了，但是基于觸覺的體感交互并不是不重要。

[44]利用 HTC View 設備，基于 Unity 3D 軟件構建了基于體感交互式虛有一定的價值；沈莉麗[45]基于 Kinect 視覺識別功能和姿態(tài)識別算法人的精確控制；鄧紅莉[46]等人基于虛擬現(xiàn)實與手勢識別實現(xiàn)了一套虛勢對虛擬場景進行控制；鄭斌玨[47]等提出使用手勢指令對機器人控制來看，基于視覺的體感交互具有巨大的經(jīng)濟價值和社會價值，毫無疑視覺的體感交互的發(fā)展。于視覺的體感交互主要是通過手勢識別、姿勢識別、面部識別和語音現(xiàn)的，其中手勢識別是最基礎的關鍵技術，是進行自然交互的核心，于基于視覺的體感交互研究很豐富。例如朱繼玉等[48]通過分析手掌、來提取手勢特征，從而進行手勢識別；任彧[49]等利用手勢 HOG 特征構量機訓練手勢，得到了高效的識別效果。程文山[50]等對彩色圖像進行ift 算法對手勢識別，實現(xiàn)了識別速度響應快，效果好的手勢識別。識別仍存在一些局限性，比如說算法實現(xiàn)復雜，實用性不足，識別精到復雜環(huán)境因素的影響等等，因此如何構建一個識別率高、魯棒性強勢識別系統(tǒng)，是研究者們的共同目標[51-57]。
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本文編號：2855262