模型案例:手势关键点检测模型!

发布网友发布时间：2024-10-10 22:21

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热心网友时间：2024-10-30 02:00

手势关键点检测模型在AI领域发挥关键作用，通过识别手势图像或视频中的关键点，如手指尖、手腕、掌心等，准确获取手势姿态和动作。其应用广泛，涵盖人机交互、虚拟现实、增强现实、运动分析、健身辅助、人体动作捕捉、舞蹈学习和健康管理等领域。手势识别、姿势识别和动作识别是其主要应用方向。

模型案例：利用YOLOV8训练的手势关键点检测模型，输出手势关键点及其置信度分数。模型在特定数据集上训练，可提供准确的手势关键点定位。在部署模型时，需将Grove Vision AI V2与CSI接口摄像头连接，确保正确方向并完成设备连接。通过SenseCraft AI平台，用户可选择和发送“Human Pose Detection”模型，进行摄像头测试。平台支持模型部署，用户无需编写代码。

Grove Vision AI V2是拇指大小的人工智能视觉模块，配备Himax WiseEye2 HX6538处理器，具有标准的CSI接口，兼容树莓派相机，内置数字麦克风和SD卡插槽。它适用于各种嵌入式视觉项目，通过SenseCraft AI算法平台，训练后的机器学习模型可以部署到传感器，无需编码。该模块兼容XIAO系列和Arduino生态系统，是各种物体检测应用的理想选择。

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