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基于深度学习的交警指挥手势识别
常津津;罗兵;杨锐;郝叶林
【期刊名称】《五邑大学学报(自然科学版)》 【年(卷),期】2018(032)002
【摘 要】In order to achieve quick and accurate identification of the hand gesture of the traffic police, a three-channel-input traffic police command gesture recognition method based on depth learning is proposed in this paper. Simulation experiments show that the average recognition accuracy of the 8 traffic police command gestures in the data sets can reach 97.87%, and is therefore of application value.%为解决无人驾驶汽车快速准确地识别交警指挥手势的问题,本文提出一种基于深度学习的三通道输入交警指挥手势识别方法.仿真实验表明,利用深度学习优化模型参数后,采集的8种交警指挥手势数据集的平均识别准确率可达97.87%,识别率较高,具有一定的应用价值. 【总页数】8页(P38-44,66) 【作 者】常津津;罗兵;杨锐;郝叶林
【作者单位】五邑大学信息工程学院,广东江门 529020;五邑大学信息工程学院,广东江门 529020;五邑大学信息工程学院,广东江门 529020;五邑大学信息工程学院,广东江门 529020 【正文语种】中 文 【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于DTW的交警指挥手势识别方法 [J], 张备伟;吴琦;刘光徽
2.基于unity和kinect的交警手势识别仿真系统的设计和实现 [J], 周天彤;徐飞林;张旖帆;邹凌
3.空间上下文与时序特征融合的交警指挥手势识别技术 [J], 张丞; 何坚; 王伟东 4.基于深度学习的单目摄像头动态手势识别与交互 [J], 孙博文;于峰 5.基于深度学习的静态手势识别算法设计 [J], 栾迪;周广证
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