论文摘要
当电力设备噪声大且不在可接触范围内时,工作人员难以通过触屏、触键或语音方式操控查询设备。探索了一种基于卷积神经网络的手势识别算法。首先采用基于YCrCb的颜色空间变换和基于OSTU的自适应图像二值化对图像进行压缩处理,然后采用两层卷积层对特征进行提取,最后用Softmax进行分类。为了提高模型的计算速度,激活函数优化为ReLu,并添加了Dropout层。结果表明,算法能够识别自定义的9种手势,平均识别率高于99.6%。因满足精度要求,故可用于电力查询设备的操控。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张凡,刘文达,蔡涛,范亚雷
关键词: 电力查询设备,卷积神经网络,平均识别率,手势识别
来源: 电子测量技术 2019年24期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心,湖北工业大学电网智能控制与装备工程技术研究中心,湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
基金: 国家自然科学基金(11605051),湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201805)资助
分类号: TM73;TP183;TP391.41
DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903137
页码: 98-102
总页数: 5
文件大小: 1772K
下载量: 91
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