摘要：

本发明公开了一种基于改进YOLOv5的中文标注手势识别方法与系统,可用于智能驾驶手势控制.本发明首先对选取的0～5六种手势训练数据集进行图像增广;然后对数据集进行预处理操作,使用分段线性变换,直方图均衡化方法,平滑去噪以及边缘检测操作,得到目标图片;接着对预处理后的目标数据集添加具体指挥含义,并改进YOLOv5算法的FPN结构,引入快速归一化融合策略,使用改进后的算法对得到的目标数据集进行训练;训练完成后对待检测图片进行目标检测,并在图片上方显示中文标签和识别准确率.与现有技术相比,本发明采用高效的特征融合方式,能够提高识别准确率,减少过拟合现象的产生,并且以中文标签进行打标实现汉字显示,提高了应用广度.

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