基于STM32F103C8T6和OV7670的数字手势识别系统设计

基于STM32F103C8T6和OV7670的数字手势识别系统设计

摘要

本文设计并实现了一套完整的嵌入式数字手势识别系统。系统以STM32F103C8T6微控制器为核心，通过OV7670摄像头采集0-5数字手势图像，利用ESP8266 WiFi模块将图像数据上传至云端服务器，云端部署基于深度卷积神经网络的手势识别模型进行推理识别，识别结果通过WiFi回传至STM32并显示在OLED显示屏上。本文详细阐述了系统的硬件选型与连接、软件架构设计、STM32端各功能模块的实现代码、云端识别模型的训练与部署方法、以及系统联调与测试的全过程。该系统将嵌入式技术与云端人工智能相结合，为资源受限的嵌入式设备实现复杂视觉识别任务提供了一种切实可行的解决方案。

关键词：STM32F103C8T6；OV7670；手势识别；ESP8266；云端AI；深度学习

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

人机交互技术正从传统的按键、触摸向更自然、更智能的方向发展。手势识别作为一种直观的人机交互方式，在智能家居、机器人控制、虚拟现实等领域有着广阔的应用前景。与此同时，嵌入式系统与人工智能技术的融合日益深入，但嵌入式设备受限于计算资源和存储容量，难以在本地运行复杂的深度学习模型。将云端AI推理能力引入嵌入式系统，形成“端-云”协同的智能感知方案，成为解决这一矛盾的有效途径。

1.2 系统总体方案

本系统采用“端侧采集