基于改进YOLOv5的中文标注手势识别方法与系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv5的中文标注手势识别方法与系统，可用于智能驾驶手势控制。本发明首先对选取的0～5六种手势训练数据集进行图像增广；然后对数据集进行预处理操作，使用分段线性变换、直方图均衡化方法、平滑去噪以及边缘检测操作，得到目标图片；接着对预处理后的目标数据集添加具体指挥含义，并改进YOLOv5算法的FPN结构，引入快速归一化融合策略，使用改进后的算法对得到的目标数据集进行训练；训练完成后对待检测图片进行目标检测，并在图片上方显示中文标签和识别准确率。与现有技术相比，本发明采用高效的特征融合方式，能够提高识别准确率，减少过拟合现象的产生，并且以中文标签进行打标实现汉字显示，提高了应用广度。
基本信息
专利标题 ：
基于改进YOLOv5的中文标注手势识别方法与系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332923A
申请号 ：
CN202111551115.6
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
吴文李春晓金宏晖王清悦杨梅
申请人 ：
扬州大学
申请人地址 ：
江苏省扬州市大学南路88号
代理机构 ：
南京苏高专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
孟红梅
优先权 ：
CN202111551115.6
主分类号 ：
G06V40/10
IPC分类号 ：
G06V40/10 G06V10/26 G06V10/30 G06V10/82 G06V10/764 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/10
申请日 : 20211217
申请日 : 20211217
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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