基于深度学习的起重机吊运手势识别

• 作者: 张建德 汪涛
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 吊运手势 卷积神经网络 手势分割 深度学习 颜色空间 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 127-129,133
• 页数: 4页
• 分类号: TN99-34|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.23.027

摘要

起重机工作环境嘈杂,指挥员的吊运手势在作业现场发挥着重要的作用,设计一个自动化吊运手势识别系统非常必要.以深度学习算法中卷积神经网络为基础方法,构建由静态手势模块和动态手势模块组成的复合神经网络模型,提取吊运手势的特征,最后对特征进行组合并识别.实验结果表明,该系统能够有效地识别吊运手势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪涛	南京医科大学信息与网络中心	31	172	9.0	12.0
2	张建德	南京工程学院计算机工程学院	33	61	5.0	6.0