一种基于深度学习和K-曲率法的指尖跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习和K‑曲率法的指尖跟踪方法，首先利用YOLOv3网络模型训练预处理后的数据集，获取指尖检测模型；再利用摄像头获取视频流，输入检测模型并检测出检测框信息，初始化卡尔曼滤波器；然后利用卡尔曼滤波器得到预测框，计算出本帧检测框和预测框的IOU，设定IOU阈值，判断该IOU是否大于IOU阈值，若该IOU大于IOU阈值则更新卡尔曼滤波器得到指尖跟踪框；否则，利用K‑曲率法对指尖位置进行校正，并更新卡尔曼滤波器；最后设定一个时间阈值T‑max，在该时间阈值帧内未检测跟踪信息，则终止跟踪。本发明减弱了复杂环境对检测准确性的影响，提升了检测速度，增加了准确性和鲁棒性。