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🔥 内容介绍

手势识别技术是一种利用计算机视觉和模式识别技术来识别人类手部动作的技术。随着人工智能和深度学习技术的不断发展，手势识别技术在各个领域得到了广泛的应用，其中交通领域是一个重要的应用场景之一。交警在指挥交通的过程中经常会使用手势来指示车辆和行人，因此如何实现对交警手势的准确识别成为了一个具有挑战性的问题。

近年来，基于卷积神经网络（CNN）的手势识别方法得到了广泛的关注和研究。CNN作为一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型，在图像识别领域取得了许多重要的突破。通过对图像进行多层次的卷积和池化操作，CNN能够自动地提取图像中的特征，并且具有较强的鲁棒性和泛化能力。

在交警手势识别的研究中，研究人员通常会首先收集大量的交警手势图像数据，并且对这些数据进行标注和预处理。然后，他们会设计并训练一个基于CNN的手势识别模型，通过大量的实验和调参来提高模型的准确率和泛化能力。最后，他们会对训练好的模型进行评估，并且将其部署到实际的交通管理系统中。

在实际的交通管理系统中，交警手势识别技术可以帮助交警更加高效地指挥交通，提高交通管理的效率和安全性。通过识别交警手势，交通管理系统可以自动地控制交通信号灯，调整车流量和行人通行的时间，从而减少交通拥堵和交通事故的发生。此外，交警手势识别技术还可以与智能监控摄像头和人脸识别技术相结合，实现对交通违法行为和犯罪行为的及时监测和处理。

总的来说，基于卷积神经网络的交警手势识别技术具有很大的应用前景和发展空间。随着深度学习和计算机视觉技术的不断进步，我们有理由相信交警手势识别技术将会在未来得到更加广泛的应用，为交通管理和交通安全带来更多的便利和保障。

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。

[1]张玉婷.基于卷积神经网络的手势识别算法优化及嵌入式实现[D].西安邮电大学[2023-11-22].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.128340.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合