视频采集:通过USB摄像头采集实时视频流。 手势检测:利用GoogLeNet或其他深度学习网络进行图像分割,识别出可能包含手势的区域。 手势识别:对检测到的手势区域进一步分析,识别出手势类别。 决策与反馈:根据识别结果做出相应动作或反馈信息。 4.2 GoogLeNet网络简介 GoogLeNet,又名Inception网络,是Google在2014年提出的一种深度...
摘要 本发明公开的一种基于深度摄像头的手势识别系统,包括:一转接板,所述转接板通过一直流电源适配器与交流电源连接;一安装在所述转接板上的深度摄像头;至少一安装在所述转接板上的红外光发射器;一集成在所述转接板上且分别与所述深度摄像头和每一红外光发射器连接的主控芯片;以及一计算机,所述计算机通过一USB接...
1.一种基于深度摄像头的手势识别系统,其特征在于,包括: 一转接板,所述转接板通过一直流电源适配器与交流电源连接; 一安装在所述转接板上的深度摄像头; 至少一安装在所述转接板上的红外光发射器; 一集成在所述转接板上且分别与所述深度摄像头和每一红外光发射器连接的主控芯 片;以及 一计算机,所述计算机通过...
基于深度摄像头的双手三维非接触式动态手势识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于深度摄像头的双手三维非接触式动态手势识别方法说明:本发明涉及一种基于深度摄像头的双手三维非接触式动态手势识别方法,包括以下步骤:1)动态手势训练...专利查询请上爱企查
基于GoogLeNet深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与手势检测识别是一个集成了图像处理、计算机视觉和深度学习技术的复杂系统。这个系统从视频流的实时采集到手势的识别,涵盖了多个技术环节。 4.1 系统架构 整个系统大致可分为以下几个步骤: 视频采集:通过USB摄像头采集实时视频流。
基于GoogLeNet深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与手势检测识别是一个集成了图像处理、计算机视觉和深度学习技术的复杂系统。这个系统从视频流的实时采集到手势的识别,涵盖了多个技术环节。 4.1 系统架构 整个系统大致可分为以下几个步骤: 视频采集:通过USB摄像头采集实时视频流。