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基于静态手势识别的智能交互系统研究

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为了提高车辆人机交互的便捷性与安全性,促进车辆交互系统的智能化,设计研发了一套基于 SSDLite-MobileNetV2算法的离线手势识别智能交互系统.该系统利用深度学习方法,通过摄像头实时采集用户交互图像,利用轻量化目标检测算法实现手势类别及位置信息输出,上位机程序通过识别模型输出信息完成车辆不同功能的控制.仿真结果表明:该交互系统交互自然、便捷高效,对多种手势的识别精度达99%以上,提高了人机交互的效率,应用前景广阔,同时,该方案还可移植至工业控制、智能家居等领域,具有一定的推广应用价值.

王育阳、古玉锋、肖子叶、陈孟伟

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长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室,陕西 西安 710064

深度学习 手势识别 人机交互 单发多边框检测(SSD)

2024

10.3969/j.issn.1006-8554.2024.01.004

技术与市场
四川省科技信息研究所

技术与市场

影响因子：0.566
ISSN：1006-8554
年,卷(期)：2024.31(1)
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