[发明专利]一种轻量级手势检测卷积神经网络模型的构建方法及应用在审
| 申请号： | 201910073274.6 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109902577A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 彭刚;任振宇 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 曹葆青;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种轻量级手势检测卷积神经网络模型的构建方法及应用，包括：基于SqueezeNet卷积神经网络架构和SSD多目标检测卷积神经网络架构，构建轻量级手势检测卷积神经网络框架；获取手势图片和背景图片，基于背景图片，对手势图片进行图像数据增强及图片合成处理，制得手势数据集；基于公开数据集和手势数据集，训练轻量级手势检测卷积神经网络框架，得到轻量级手势检测卷积神经网络模型。本发明将少量手势数据高速扩充为包含大量图片数据的手势数据集，解决了难以获取大量高质量手势图片数据的技术问题，另外，结合SqueezeNet卷积神经网络架构和SSD多目标检测卷积神经网络架构，构建的轻量级手势检测卷积神经网络模型占用计算资源少，可应用于多种检测平台。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 手势检测 手势数据 构建 架构 多目标检测 背景图片 图片数据 手势 应用 计算资源 图片合成 图像数据 数据集 占用 检测 图片 | ||
【主权项】：
1.一种轻量级手势检测卷积神经网络模型的构建方法，其特征在于，包括：步骤1、基于SqueezeNet卷积神经网络架构和SSD多目标检测卷积神经网络架构，构建轻量级手势检测卷积神经网络框架；步骤2、获取预设数量的手势图片和背景图片，基于所述背景图片，对所述手势图片进行图像数据增强及图片合成处理，制得手势数据集；步骤3、基于公开数据集和所述手势数据集，训练所述轻量级手势检测卷积神经网络框架，得到轻量级手势检测卷积神经网络模型。
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