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摘要： - 根据国际自动驾驶技术标准，如果要在道路上驾驶自动驾驶车辆，它们必须具有承认交通警察手势的功能。目前，交通警察的手势识别方法主要分为三类，即基于生物电信号，基于传感器的识别和基于机器视觉的识别的识别。本文主要关注传统机器视觉技术在处理动态的交通警察手势时很容易忽略关键坐标和时间功能的情况。本论文提出了一个多层LSTM模型，该模型整合了连续的子中限角度和交通警察的注意力模型。基于MediaPipe，在统一关键点之后，接受融合角度信息的模型的精度比未经角度信息融合的训练的模型更高，并且使用33个关键点训练的模型及其MediaPipe的角度信息比501关键点及其角度信息更准确。最后，根据本文提出的模型，对中国交通警察的手势数据集取得了良好的测试结果。
多层LSTM交通警察手势识别...
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