摘要：手势识别是最近大热的人机交互方式，在诸多领域得到广泛应用，通过在汽车上实施功能性安全技术，减少驾驶员的分神行为，并且在一定程度上，提升驾驶员的驾车体验与安全性。车载手势识别，通过不同的手势，控制车内的多媒体播放器，在驾驶员专心开车的同时，可以十分方便快捷的通过展示不同的手势对多媒体播放器进行操作。

系统基于Opencv和Tensorflow，运用卷积神经网络对手势进行训练，车载计算单元选用低成本的32位树莓派，通过手势对安装在树莓派上的32位播放器进行控制。

目前可以在树莓派中识别出正确的手势并根据手相应的手势对树莓派内的播放器进行控制，可以完成的操作有暂停/开始，调高/调低音量，切换上一首/下一首。

关键词：手势识别  Opencv  Tensorflow  树莓派  车载32位播放器

目录

摘要

Abstract

1. 绪论-1

1.1 课题的研究背景-1

1.2 目的和意义-1

1.3 当前研究现状-1

1.4 课题主要研究工作-2

2. 核心技术介绍-3

2.1 开发语言及开源库-3

2.2 智能车介绍-3

2.3 设备介绍-4

2.3.1 树莓派介绍-4

2.3.2 摄像头-4

2.3.3 显示器（自带音箱）-5

2.4 Vlc播放器-5

2.5 机器学习-6

2.6 卷积神经网络-10

3. 系统分析-13

3.1 可行性分析-13

3.1.1 技术可行性-13

3.1.2 运行可行性-13

3.1.3 软件可行性-13

3.1.4 经济可行性-13

3.2需求分析-13

3.2.1 手势控制播放器需求分析-13

3.2.2 播放器需求分析-14

3.2.3 环境配置-18

3.2.4 数据需求分析-18

3.2.5 非功能性需求分析-19

4. 详细设计-20

4.1 收集数据-20

4.2 数据处理-24

4.3 网络架构-24

4.4 训练算法-25

4.5 测试算法-25

4.6 使用算法-25

4.7 播放器详细设计-26

4.8 手势识别控制播放器方式-30

5. 实现效果并进行测试-32

5.1 摄像头捕捉到手势并对播放器发出指令-32

5.2 黑盒测试-35

5.3 白盒测试-37

6. 系统开发对社会人文，环境，法律的影响-41

7．总结与展望-42

参考文献-43

致 谢-44