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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司

摘要：本发明公开一种基于GPGPU的手势动作识别方法、系统及存储介质，涉及计算机视觉技术领域；包括：搭建基于GPGPU的手势动作识别系统，采集手势动作的视频流，预处理视频流的视频帧图像，获得手势运动轨迹数据，提取模块提取时空特征和静态特征，根据时空特征识别手势动作，形成手势动作数据集，获得待测视频帧图像中手势动作的推理结果，处理推理结果为有效结果，映射手势动作与应用场景之间的对应关系，存储数据，监控系统性能，进行动态的资源分配；本发明利用通用图形处理器GPGPU进行的手势动作识别。

主权项：1.一种基于GPGPU的手势动作识别方法，其特征是包括：步骤1：搭建基于GPGPU的手势动作识别系统，所述基于GPGPU的手势动作识别系统包括手势跟踪模块、时空特征提取模块、特征提取模块、动作识别模块、推理模块、后处理模块、结果映射模块、结果存储模块和实时性能优化模块；步骤2：通过手势跟踪模块锁定视频帧图像中手势并跟踪手势运动轨迹，获得手势运动轨迹数据，其中通过手势跟踪模块基于GPGPU，并行处理视频帧图像的多个部分；步骤3：通过时空特征提取模块配合手势跟踪模块，根据手势运动轨迹数据，提取手势运动轨迹的视频帧图像中一系列手势动作的时空特征；步骤4：通过特征提取模块根据预处理后的视频帧图像，利用GPGPU并行处理深度学习算法提取静态特征；步骤5：通过动作识别模块根据时空特征，利用GPGPU并行处理匹配视频帧图像中连续的手势动作，并识别手势动作；步骤6：通过推理模块将静态特征和动作识别模块识别的手势动作进行汇总，形成手势动作数据集，手势动作数据集中标注手势动作类别，获取待测视频帧图像的静态特征并识别待测视频帧图像的手势动作，通过推理模块利用GPGPU并行处理深度学习模型匹配待测视频帧图像中手势动作与手势动作数据集中手势动作，获得待测视频帧图像中手势动作的推理结果；步骤7：通过后处理模块设置概率阈值T，推理结果经过归一化后大于或等于T的推理结果为有效结果；步骤8：通过结果映射模块将手势动作数据集中手势动作映射至功能模型中，通过功能模型为每个应用场景定义映射规则，根据映射规则指定手势动作与应用场景之间的对应关系，使用映射规则，将有效结果中手势动作转换为应用层理解的格式或命令；步骤9：通过结果存储模块存储结果映射模块所产生的数据，当结果映射模块的功能模型改变时，调用结果存储模块中存储的数据，并直接对存储的数据进行重新映射；步骤10：通过实时性能优化模块在所述基于GPGPU的手势动作识别系统运行过程中持续监控系统性能，进行动态的资源分配。

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