arXiv:1901.02602v1 [cs.LG] 2019 年 1 月 9 日__

arXiv:1901.02602v1 [cs.LG] 2019 年 1 月 9 日

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arXiv:1901.02602v1 [cs.LG] 2019 年 1 月 9 日

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摘要。目前无人机记录的数据集大多局限于动作识别和物体跟踪，而手势信号数据集大多记录在室内空间。目前，尚无用于无人机指挥信号的室外记录公共视频数据集。利用无人机的视觉传感器和操作简单性，可以有效地将手势信号用于无人机。为了填补这一空白并促进更广泛应用领域的研究，我们提出了一个在室外环境中记录的无人机手势信号数据集。我们从一般飞机操纵和直升机操纵信号中选择了13个适合基本无人机导航和指挥的手势。我们提供了119个由37151帧组成的高清视频片段。使用基于姿势的卷积神经网络 (P-CNN) 计算得出的整体基线手势识别性能为 91.9%。所有帧都标注了身体关节和手势类别，以便将数据集的适用性扩展到更广泛的研究领域，包括手势识别、动作识别、人体姿势识别和情境感知。

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