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申请/专利权人：杭州虚之实科技有限公司

摘要：本发明公开了基于手势交互的虚拟现实儿童认知康复系统，涉及虚拟现实技术领域，通过虚拟现实手势交互技术，有效解决了传统VR手柄交互中的操作复杂性、手部疲劳、精细运动能力不足等问题，通过捕捉用户自然的手势动作，使得儿童及其他用户能够更直观、更自然地与虚拟环境进行互动，此外，利用深度摄像头实时捕捉用户手部动作，并实现手势识别，从而实现实时手势交互，这种技术可以提高用户操作的实时性和准确性，通过实时采集用户在康复训练过程中的各项参数，包括手部运动速度、关节活动角度，为后续康复训练分析提供了重要的数据支持。

主权项：1.在基于手势交互的虚拟现实儿童认知康复系统，其特征在于，包括：场景功能分析模块，用于分析用户需要进行康复训练时对应的虚拟交互场景；手势捕捉与识别模块，用于通过深度摄像头实时捕捉用户手部对应的动作，进而实现用户手势的识别；训练参数采集模块，用于从数据库中获取各训练任务对应的训练任务时长，实时采集用户在进行各训练任务训练时对应的康复训练参数，康复训练参数包括手部运动速度、关节活动角度，以及康复训练设备对应的手势识别时长、手势识别准确度；所述采集用户在进行各训练任务训练时对应的康复训练参数，具体采集过程如下：C1、通过深度摄像头对用户手部动作和用户所处场景进行拍摄，通过康复训练设备内对应的三维空间创建功能对用户所处场景进行三维空间建立，在用户手部设置监测点，由此得到用户手部对应监测点的三维坐标，记为用户手部三维坐标，根据用户手部的三维坐标，计算得到手部的朝向向量，根据设定的各采集时间点，通过使用三角函数，得到用户手部在各采集时间点对应的角度值；C2、为各采集时间点对应的编号，为大于的任意整数，表示采集时间点对应的总数，将第个采集时间点与第个采集时间点进行作差计算，得到第个采集时间点与第个采集时间点之间对应的时间间隔，记为第个时间间隔，将第个采集时间点对应的角度值与第个采集时间点对应的角度值进行作差计算，得到第个时间间隔对应的角度变化量，将第个时间间隔对应的角度变化量除以第个时间间隔，得到用户手部在第个时间间隔对应的移动速度，由此分析用户在各时间间隔对应的移动速度，通过均值计算，由此得到用户在进行各训练任务训练时对应的手部运动速度；C3、根据深度摄像头扫描的用户康复训练过程，得到用户在进行某训练任务的康复训练时对应的各关节活动角度，选取关节活动角度值最大的关节活动角度作为该训练任务的康复训练时对应的关节活动角度，由此得到用户在进行各训练任务的康复训练时对应的关节活动角度；康复训练分析模块，用于根据用户在进行各训练任务训练时对应的康复训练参数、硬件设备对应的影响参数，进而计算得到用户在进行各训练任务训练时对应的康复训练效果评估系数，以及计算用户进行康复训练时使用的康复训练设备对应的设备影响因子，由此分析得到用户在进行各训练任务训练时对应的综合训练评估系数；所述计算得到用户在进行各训练任务训练时对应的康复训练效果评估系数，具体计算过程如下：从数据库中获取用户在进行康复训练时对应的标准训练任务时长、标准手部运动速度、标准关节活动角度；通过计算公式： ，得到用户在进行各训练任务训练时对应的康复训练效果评估系数为各训练任务对应的编号，为大于的任意整数，表示为训练任务对应的总数，其中分别表示用户在进行第个训练任务进行康复训练时对应的训练任务时长、手部运动速度、关节活动角度，分别表示为标准训练任务时长、标准手部运动速度、标准关节活动角度，分别为设定的训练任务时长对应的权重因子、手部运动速度对应的权重因子、关节活动角度对应的权重因子；所述计算用户进行康复训练时使用的康复训练设备对应的设备影响因子，具体计算过程如下；从数据库中获取以往康复训练设备对应的标准手势识别时长、标准手势识别准确度；通过计算公式： ，得到用户进行康复训练时使用的康复训练设备对应的设备影响因子，其中分别表示康复训练设备在对用户训练手势获取时对应的手势识别时长、手势识别准确度，分别表示为标准手势识别时长、标准手势识别准确度，分别为设定的手势识别时长对应的权重因子、手势识别准确度对应的权重因子；所述分析得到用户在进行各训练任务训练时对应的综合训练评估系数，具体分析过程如下：通过计算公式： ，得到用户在进行各训练任务训练时对应的综合训练评估系数，其中表示为用户在进行各训练任务训练时对应的康复训练效果评估系数，为各训练任务对应的编号，为大于的任意整数，表示为训练任务对应的总数；个性化训练模块，用于根据用户在进行各训练任务训练时对应的综合训练评估系数，进而分析用户对应的针对性训练方案；显示终端，用于当得到用户在进行各训练任务训练时对应的综合训练评估系数时，进行显示提示。

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