基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法.pdf

基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法 本文介绍了基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法，该算法旨在解决嵌入式平台下卷积神经网络运行速度慢、无法快速手势检测的问题。该算法通过预处理手势数据库、修改SSD算法的基础神经网络层和改变输入图片大小同时改变网络结构三个步骤，显著提高了手势检测速度，并保持了高精度。 作者们提出了一种预处理方法，对原来的手势数据库进行5倍扩展。这种方法可以增加手势数据库的多样性，提高手势检测算法的泛化能力。 作者们对SSD算法的基础神经网络层进行了修改，使用MobileNet神经网络获得了在CPU下的3倍加速。MobileNet神经网络是一种轻量级的卷积神经网络，具有高计算速度和高检测精度的特点。 作者们通过改变输入图片大小同时改变网络结构，减少了算法的计算复杂度。这种方法可以减少计算资源的占用，提高算法的实时性。 实验结果表明，所提出的算法在两个数据集上的平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）下降2.7%，但是在Qualcomm SnapDragon820平台下检测一张图片时间可达到0.233s，检测速度提高40倍以上。该算法的提出将有助于推动嵌入式手势检测技术的发展。 关键词：嵌入式神经网络加速、手势检测、卷积神经网络、SSD 本文中，作者们讨论了基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法的设计和实现。该算法可以应用于各种嵌入式平台，例如智能手机、平板电脑、智能家居设备等。该算法的提出将有助于推动人机交互技术的发展，提高人们的生活质量。 基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法可以应用于各种场景，例如智能家居系统、智能汽车系统、智能医疗系统等。该算法可以实时检测手势，提供更加自然的人机交互体验。例如，在智能家居系统中，用户可以通过手势控制家电设备、调整照明和温度等。 本文介绍的基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法是一种高效、实时的手势检测算法，具有广泛的应用前景。该算法的提出将有助于推动人机交互技术的发展，提高人们的生活质量。 知识点： 1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等领域。 2. 嵌入式神经网络加速是指在嵌入式平台下对神经网络的加速技术，旨在提高神经网络的计算速度和实时性。 3. 手势检测是一种人机交互技术，旨在通过计算机视觉等技术识别人的手势动作，并转化为命令来操作设备。 4. SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种目标检测算法，能够实时检测图像中的目标对象。 5. MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，具有高计算速度和高检测精度的特点。