摘要
本发明公开一种时序动态手势识别方法及系统,主要包括步骤S1、手部目标检测;步骤S2、手部目标跟踪;步骤S3、输出类别信息;步骤S4、设置信息容器;步骤S5、手势动作预测。简化时序预测手势动作的难题,同时解决目标跟踪时容易ID互换的问题,本发明主要使用YOLO检测手部并定位手部骨骼关键点信息,再使用基于1D算子实现神经网络,对时序性的关键点信息进行手势动作预测。本发明提供一种多个模型进行联合的动态手势识别方法,对YOLOv8模型进行轻量化设计,在资源有限的设备达到实时识别(如RK3566上可达到25FPS),通过目标跟踪模块动态阈值控制参数解决交叉挥动手时ID信息容易出现交换的问题。