基于深度学习模型的手势识别与轨迹跟踪方法和装置

本发明公开了一种基于深度学习模型的手势识别与轨迹跟踪方法和装置，包括步骤1，采集视频图像，并对图像进行预处理；步骤2，将预处理后的图像输入神经网络，神经网络对图像进行手势检测，输出包含手势位置的候选边界框集合；步骤3，对候选边界框集合进行置信度筛选和去重检测，得到有效手势边界框，有效手势边界框包括若干种手势类别；步骤4，将识别出的手势类别与人物进行关联匹配，为每个检测到的人物分配匹配的手势；步骤5，计算手势的移动向量以确定手势的移动方向，同时计算总移动距离和瞬时移动距离，实现对手势空间移动轨迹的跟踪。本发明通过深度学习模型对手势的识别及对其空间移动轨迹进行精确跟踪。