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2023-07-22 发布于四川
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本发明属于人体手势识别技术领域，具体涉及基于深度学习的人体手势识别人机交互方法及系统。包括如下步骤：S1，手势数据采集；S2，数据的标注；S3，数据的预处理；S4，确定关节坐标；S5，模型训练：将数据集分成训练集、验证集和测试集；训练集用于训练改进后的YOLOv5s神经网络模型；验证集则用于调整所述YOLOv5s神经网络模型参数；测试集用于选出最优参数的YOLOv5s神经网络模型；S6，模型部署；S7，人体手势识别；S8，人机交互。本发明具有方便维修技师实时上传保养状态信息，提高维修的工作效率，

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116469164 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310329077.2 G06N 3/0464 (2023.01)

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