实时手语检测与自动化测试用例优先级排序的技术探索

### 实时手语检测与自动化测试用例优先级排序的技术探索 #### 1. 实时手语检测 手语是听障人士交流的重要方式，也有助于非听障人群与听障人士沟通。随着计算机视觉和机器学习的发展，手语检测和翻译有了更好的解决方案。下面详细介绍基于TensorFlow和OpenCV的实时手语检测模型。 ##### 1.1 相关技术基础 - **TensorFlow**：一个开源的机器学习平台，有丰富的工具、库和社区资源，支持C++、Python和CUDA编程。本实验使用CUDA toolkit v10.1和CuDNN 7.6.5在GPU上运行TensorFlow。 - **OpenCV**：用于图像和视频处理，在本模型中用于图像采集和实时手语检测。 ##### 1.2 实验流程 本实验分为五个阶段，具体流程如下： ```mermaid graph LR A[图像采集] --> B[图像标注] B --> C[TensorFlow对象检测管道设置] C --> D[模型训练（迁移学习）] D --> E[实时手语检测] ``` | 阶段 | 操作详情 | | ---- | ---- | | 图像采集 | 使用OpenCV和网络摄像头，采集14种常见手势（如yes、no、bye等）的图像，每种手势15张，然后按7:3的比例将图像分为训练集和测试集。 | | 图像标注 | 使用labeling工具，在图像上绘制矩形框标注手势，并命名，将每个手势分类。标注完成后，将图像保存到训练和测试文件夹，同时为每个图像生成XML文件，包含手势边界框坐标、类别、文件名等信息。 | | TensorFlow对象检测管道设置 | 将数据集转换为TFRecord文件格式，70%用于训练，30%用于测试。创建label.pbtxt文件将标签名转换为数字ID。 | | 模型训练（迁移学习） | 使用预训练的ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17模型，在终端窗口进行迁移学习训练，训练2000步，模型在多个检查点保存，最终总损失降至0.242。 | | 实时手语检测 | 加载训练好的模型和对象检测模型，使用OpenCV和网络摄像头进行实时手语检测。 | ##### 1.3 实验结果 实验结果显示，该模型的准确率在70% - 90%之间。其中，“mommy”和“name”手势由于手部位置相似，分类错误，准确率较低；“thanks”、“dadd