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基于卷积神经网络的电力查询设备手势操控算法研究
1
作者
张凡
刘文达
+1 位作者
蔡涛
范亚雷
《电子测量技术》
2019年第24期98-102,共5页
当电力设备噪声大且不在可接触范围内时,工作人员难以通过触屏、触键或语音方式操控查询设备。探索了一种基于卷积神经网络的手势识别算法。首先采用基于YCrCb的颜色空间变换和基于OSTU的自适应图像二值化对图像进行压缩处理,然后采用...
当电力设备噪声大且不在可接触范围内时,工作人员难以通过触屏、触键或语音方式操控查询设备。探索了一种基于卷积神经网络的手势识别算法。首先采用基于YCrCb的颜色空间变换和基于OSTU的自适应图像二值化对图像进行压缩处理,然后采用两层卷积层对特征进行提取,最后用Softmax进行分类。为了提高模型的计算速度,激活函数优化为ReLu,并添加了Dropout层。结果表明,算法能够识别自定义的9种手势,平均识别率高于99.6%。因满足精度要求,故可用于电力查询设备的操控。
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关键词
电力查询设备
卷积神经网络
平均识别率
手势识别
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题名
基于卷积神经网络的电力查询设备手势操控算法研究
1
作者
张凡
刘文达
蔡涛
范亚雷
机构
湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
湖北工业大学电网智能控制与装备工程技术研究中心
出处
《电子测量技术》
2019年第24期98-102,共5页
基金
国家自然科学基金(11605051)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201805)资助。
文摘
当电力设备噪声大且不在可接触范围内时,工作人员难以通过触屏、触键或语音方式操控查询设备。探索了一种基于卷积神经网络的手势识别算法。首先采用基于YCrCb的颜色空间变换和基于OSTU的自适应图像二值化对图像进行压缩处理,然后采用两层卷积层对特征进行提取,最后用Softmax进行分类。为了提高模型的计算速度,激活函数优化为ReLu,并添加了Dropout层。结果表明,算法能够识别自定义的9种手势,平均识别率高于99.6%。因满足精度要求,故可用于电力查询设备的操控。
关键词
电力查询设备
卷积神经网络
平均识别率
手势识别
Keywords
power inquiry device
convolution neural network
average precision
gesture recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的电力查询设备手势操控算法研究
张凡
刘文达
蔡涛
范亚雷
《电子测量技术》
2019
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