1. 本选题研究的目的及意义
智能家居作为物联网的重要应用领域，近年来得到了迅速发展。
而智能家电作为智能家居的核心组成部分，其便捷性、舒适性和安全性越来越受到人们的重视。
风扇作为生活中常见的家用电器，其传统控制方式主要依赖遥控器或手动按钮，操作繁琐且不够智能化。
2. 本选题国内外研究状况综述
手势识别作为人机交互领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展。
国内外学者在手势识别算法、硬件平台和应用场景等方面进行了广泛的研究。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.手势识别算法研究:-针对风扇控制的特点，设计并实现高效、准确的手势识别算法，能够有效识别预定义的控制手势，例如开关、风速调节、摇头控制等。
-研究基于深度学习的手势识别算法，提高算法的鲁棒性和抗干扰能力，确保在不同光照条件、背景环境下都能稳定识别手势。
2.风扇智能控制系统硬件设计:-设计并搭建基于微控制器的硬件平台，集成摄像头、电机驱动模块等硬件组件，实现手势信息的采集、处理和风扇的控制。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与需求分析:深入调研手势识别技术、风扇控制系统和智能家居相关领域的国内外研究现状和最新进展，分析用户需求和应用场景，明确研究目标和技术路线。
2.手势识别算法设计与实现:-研究和选择适合风扇控制场景的手势识别算法，例如基于计算机视觉的传统算法或基于深度学习的算法。
-构建手势数据集，采集不同手势的图像或视频数据，并进行标注和预处理。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向风扇控制场景的专用化手势识别算法:针对风扇控制的特定需求，设计并实现高效、准确的专用化手势识别算法，提高识别精度和鲁棒性，并优化算法的计算复杂度，使其能够在资源受限的嵌入式平台上实时运行。
2.低功耗、低成本的硬件平台设计:采用低功耗微控制器和优化电路设计，降低系统功耗和成本，提高系统的实用性和可推广性。
3.用户友好的交互设计:设计直观、易用的交互界面，提供实时反馈和操作指导，提升用户体验，降低用户学习成本。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘伟,张涛,谢存禧,等.基于深度学习的手势识别综述[J].电子学报,2020,48(10):2080-2092.
2. 谭台哲,王科俊,黄凯,等.基于MediaPipe的手势识别方法[J].计算机工程,2022,48(12):272-279.
3. 王永雄,周志鹏.基于改进YOLOv5的手势识别算法[J].计算机应用,2023,43(03):784-790.
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