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摘要:本发明公开了一种基于近距离单目灰度摄像头的双手拇指关键点实时检测方法,通过考虑镜头畸变的同时采用目标检测和关键点检测;将目标检测的提高鲁棒性的特点和关键点检测高精度的特点集成一起,联合解决对于设备使用过程中的拇指关键点检测的实时性与精度问题,针对拇指关键点检测的任务,设计了网络的损失函数作为优化目标,通过监督学习和统计梯度下降获得优化后的深度网络,解决拇指关键点检测的问题,同时根据实时性的要求,本发明设计了轻量化的网络结构,并采用小的卷积核,复用大量参数减小网络的参数量级,在降低计算量,降低内存占用的同时实现拇指特征点检测的任务。
主权项:1.一种基于近距离单目灰度摄像头的双手拇指关键点实时检测方法,其特征在于,包括如下操作步骤:启动AR眼镜初始化程序,对当前特定使用场景中的画面进行采集,获取目标图像;所述当特定使用场景包括当前的双手拇指操作电子设备的操控游戏的场景;将所述目标图像通过特征点检测深度网络模型进行检测输出得到拇指关键点。
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