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题名基于深度学习的手势识别研究
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作者
崔兆文
刘肖飞
夏诗楠
王旭亚
瞿竟
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机构
华东光电集成器件研究所
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出处
《传感器技术与应用》
2024年第4期570-578,共9页
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文摘
本文提出了一种基于深度学习的手势识别系统,该系统利用YOLO捕获手部信息,利用ReXNet捕捉手部21个关键点,利用ResNet-50实现对手势进行分类。试验结果表明,YOLOv5可以准确地将手部信息提取出来,准确度达98.5%;ReXNet捕捉手部21个关键点的准确度达97.2%;ResNet-50手势识别的准确度达98.2%。表明该方法能够检测图像中手势相关信息,对于手势控制有一定的借鉴意义。
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关键词
手势识别
YOLOv5
ReXNet
ResNet-50
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于YOLOv5的车牌识别系统
被引量：1
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作者
崔兆文
刘肖飞
夏诗楠
瞿竟
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机构
华东光电集成器件研究所
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出处
《传感器技术与应用》
2023年第4期368-374,共7页
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文摘
近年来,车辆的数量不断增多,智能交通场景的不断完善,在现实生活中车牌识别技术的重要性显而易见,本文提出了一种YOLOv5网络与LPRNet网络相结合的技术,同时使用透视转化的方法对车牌进行校正,进而实现对车牌的定位与识别,该模型的模型召回率在99.7%,准确度84.4%,能够准确识别车牌号。本文先对研究的背景和内容进行了简单的介绍,接着对相关理论内容进行了概述,然后分析实验数据与结果,最后对本次研究进行总结。
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关键词
车牌识别系统
YOLOv5
LPRNet
透视转化
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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