设计一个基于三维骨骼信息的动态手势识别交互系统。手势的识别主要能够分为两类,静态识别与动态识别。静态识别只可以识别预设好的状态,拓展性差,控制感很弱,用户只能实现基础的人机交互功能。主要负责:担任手势图像识别算法的设计和优化,通过运用tensorflow中重构yolov4算法并结合和yolov5中的Backbone和Neck算法的思路担任树莓派开发者,主要通过python和c语言对舵机和电机的控制,通过opencv获取视频流,从而实现硬件的手势获取
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