"基于深度学习的移动端空中手写数字识别设计与应用"

本设计文档是针对全国大学生物联网设计竞赛中的一个作品，名为"基于深度学习的移动端空中手写数字识别"。该系统基于手机内置的传感器，实现了对数字0～9的空中手写识别，为用户提供了一种更加便捷的交互方式。 在需求分析部分中，介绍了设计思想和设计需求。设计思想是基于全新的需求，如3D导航、实景VR等，随着传感器的发展，系统使用手机内置传感器，包括高度气压传感器、温湿度传感器、红外线传感器等，实现了空中手写数字的识别。设计需求包括人机验证和紧急情况。在人机验证方面，系统实现了图书馆预约座位场景下的人机验证，用户需要在空中书写数字进行验证。在紧急情况方面，用户可以通过书写数字进行快速求援。 特色与创新部分主要介绍了系统的几个特点。首先是行之有效，通过手机内置传感器实现空中手写数字识别，无需额外设备，简洁高效。其次是操作友好，系统提供了简易的图形界面和用户友好的交互方式，用户可以轻松使用。最后是应用广泛，系统可以应用于各种场景，如人机验证、紧急求援等。 在功能设计部分，给出了系统的总体架构和具体功能。系统包括数字输入模块、手势识别模块、数字识别模块和应用场景两个部分。系统先通过手势识别模块将用户的空中手写数字转化为离散坐标点，然后通过数字识别模块识别出具体的数字。系统已经实现的应用场景包括图书馆预约座位的人机验证和紧急求援功能。人机验证通过空中手写数字验证用户的预约座位，紧急求援通过书写数字进行快速求援。 最后，本设计文档还列出了团队成员和组委会信息，其中团队名称为"安卓 AI 小分队"，队长为董小威，队员包括肖轩淦、魏森和吴效怡。设计文档于2019年6月由全国大学生物联网设计竞赛组委会出版。 总体来说，该设计文档详细介绍了基于深度学习的移动端空中手写数字识别系统的设计需求、特色与创新以及功能设计。该系统利用手机内置传感器实现了便捷的数字识别功能，并应用于人机验证和紧急求援场景，具有广泛的应用前景。