摘要
随着手势识别技术和人机交互技术的不断进步,出现了很多人机交互的汽车控制方式。手势交互具有便捷、直观、形象的特点,能够改善传统的方向盘控制模式。基于此,设计基于YOLOv3的手势识别算法。该算法通过优化训练方式调整非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)阈值,进一步提高了手势识别算法的性能。
With the continuous progress of gesture recognition technology and human-computer interaction technology,many human-computer interactive vehicle control methods have emerged.Gesture interaction has the characteristics of convenience,intuition,and image,which can improve the traditional steering wheel control mode.Based on this,a gesture recognition algorithm based on YOLOv3 is designed.This algorithm further improves the performance of gesture recognition algorithms by optimizing training methods to adjust Non-Maximum Suppression(NMS) thresholds.
作者
梁彩虹
吉睿雅
汤赵斌
杨诗琪
雷海军
LIANG Caihong;JI Ruiya;TANG Zhaobin;YANG Shiqi;LEI Haijun(Shenzhen Hansitong Auto Electronics Co.,Ltd.,Shenzhen Guangdong 518060,China;School of Computer and Software,Shenzhen University,Shenzhen Guangdong 518052,China)
出处
《信息与电脑》
2023年第7期115-117,180,共4页
Information & Computer
基金
深圳市协同创新专项计划国际合作研究项目(项目编号:GJHZ20190821162401662)
广东省基础与应用基础研究基金项目(项目编号:2020A1515010649)
深圳市基础研究专项项目(项目编号:JCYJ20190808165209410)。
关键词
人机交互
深度学习
手势识别
YOLOv3
vehicle navigation
human-computer interaction
deep Learning
gesture recognition
YOLOv3
