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摘要：本申请提供了一种手势识别方法、装置、介质、设备及车辆，涉及数据处理领域。该方法首先通过采集不同来源和不同场景的多样化的手势图像数据形成样本集。然后，基于实际应用场景构建轻量化的动态手势识别网络，包括深度可分离卷积模块，特征金字塔模块和长短时记忆模块，并利用多样化的样本集对该动态手势识别网络进行训练，以通过深度可分离卷积在保持特征提取能力的同时减少网络的复杂度，并通过特征金字塔模块融合手势的整体结构信息和局部细节信息，再通过长短时记忆模块学习手势的时空特征，进而识别出不同的手势动作。最后，将训练后的动态手势识别网络部署到实际应用场景中，以进行实时的手势识别，提高手势识别的准确性和效率。
主权项：1.一种手势识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取动态手势视频的数据集，所述数据集针对不同的应用场景拍摄或下载获取；对所述数据集中的每一帧图像进行标注，标注的信息包括动作从开始到结束分别是第几帧以及动作所属的分类，得到样本集；构建动态手势识别网络，所述动态手势识别网络包括深度可分离卷积模块，特征金字塔模块和长短时记忆模块；其中，所述深度可分离卷积模块用于对所述样本集中的图像进行初级特征提取，得到第一特征图像；所述特征金字塔模块用于对所述第一特征图像进行下采样得到不同尺度的特征图，并通过上采样及横向连接将特征图融合，得到包含不同深度特征的融合特征图；所述长短时记忆模块用于对所述融合特征图进行局部特征提取并进行时序处理，捕捉图像的时序空间特征，并将处理后的特征图映射到预设的手势类别上，输出动态手势识别结果；引入预训练权重作为动态手势识别网络的初始化权重，并将所述样本集中的图像输入所述动态手势识别网络进行训练，输出预测结果；将动态手势识别网络的预测结果与所述样本集中对应标注的信息进行不断对比，计算网络的损失值，并将所述损失值反馈至动态手势识别网络中，对网络进行不断参数修正，得到训练后的动态手势识别网络；利用训练后的动态手势识别网络来对动态手势视频进行手势识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆长安汽车股份有限公司 一种手势识别方法、装置、介质、设备及车辆
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