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技术第二学期
AI 手语翻译手套
让聋哑朋友的双手，被世界听见
赵
赵语桐
初二
团队: 2
周期: 8 周
导师: 李思涵
项目挑战
聋哑人士与健听人沟通障碍普遍存在，专业手语翻译资源稀缺。能否用低成本的可穿戴设备，实现手语到语音的实时翻译？
解决思路
在柔性手套上嵌入 5 个弯曲传感器和 1 个九轴 IMU，采集手部姿态数据。自建 50 个手势的数据集（共 5000+ 样本），训练轻量级 LSTM 模型，部署到 ESP32 实现端侧推理。
项目亮点
- •识别 50 种中国手语常用手势
- •端侧推理延迟 < 200ms
- •综合准确率 94%
- •总硬件成本 < 200 元
JOURNEY
项目过程
STEP 01
硬件原型
在普通弹力手套上缝制弯曲传感器和 IMU 模块，搭建信号采集电路。
STEP 02
数据采集
团队成员每人录制 50 个手势 × 50 次，建立 5000+ 样本的数据集。
STEP 03
模型训练
使用 TensorFlow 训练 1D CNN + LSTM 混合模型，量化后部署到微控制器。
STEP 04
应用集成
开发手机 App 通过蓝牙接收识别结果，实现语音播报和文字显示。
RESULTS
成果展示
50
常用手语词汇
手势数量
94%
综合识别率
准确率
<200ms
端侧实时
推理延迟
<¥200
可负担方案
硬件成本
项目图集
TOOLS
技术栈 & 工具
ESP32TensorFlow LitePythonKerasFlutterQoder
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