OpenCV和深度学习实时AI手势和交通标志检测视频课程

欢迎来到实时 AI 视觉系统课程：使用 Python 进行手势和交通标志识别！

在这门全面的实践课程中，你将掌握两大强大的实时 AI 系统： 使用 MediaPipe 和 OpenCV 进行手势识别 ，以及使用 EfficientNet B0 和 TensorFlow 进行交通标志检测 。无论你是在构建手势控制应用还是智能交通工具，本课程都能帮助你掌握将 AI 融入日常应用的技能。

Published 5/2025
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Language: English | Duration: 1h 3m | Size: 733 MB

您将学到什么——手势识别：

• 设置您的 Python 环境并安装用于手势识别任务的基本库，如 OpenCV 和 MediaPipe。
• 了解手势识别的基础知识及其在 HCI、可访问性、游戏和设备控制中的应用。
• 识别实时视频流中的 “竖起大拇指” 、 “胜利” 、 “竖起大拇指” 、 “指点” 、 “握紧拳头” 和 “张开手掌” 等手势。
• 对实时视频进行预处理，以便以最小的延迟实现高效的手势检测。
• 构建完整的手势识别管道，逐帧检测和分类手部动作。
• 使用手势标签、边界框和置信度分数来可视化识别结果。
• 解决现实世界的挑战，例如光照变化、遮挡和手势变化。
• 优化管道以实现流畅的实时性能和响应式交互。
• 探索手势控制设备 、 辅助工具 、 游戏和虚拟界面中的用例。

您将学到的内容——交通标志检测：

• 使用 TensorFlow、OpenCV 和 Matplotlib 设置您的 Python 环境，以进行图像预处理和可视化。
• 使用 EfficientNet B0 进行交通标志分类，平衡实时应用的速度和准确性。
• 使用规范化、调整大小和数据增强技术对交通标志图像进行预处理。
• 训练和微调模型以提高准确性并处理不平衡或嘈杂的数据集。
• 通过显示交通标志标签和含义的覆盖来实现实时推理。
• 克服光照变化、遮挡和低分辨率输入等实际挑战。
• 将您的模型部署到实时系统中，用于驾驶辅助或智能交通用例。
• 将您的系统应用于自动驾驶汽车 、 道路安全监控和智能交通管理 。

完成本课程后，您将构建两个功能齐全的 AI 系统 ：一个用于识别手势，另一个用于实时检测交通标志。您将能够将这些技术集成到创新应用程序中，以增强交互性、安全性和自动化程度。

无论您是学生、专业人士、开发者还是 AI 爱好者，这门循序渐进的课程都能帮助您构建具有影响力的实际解决方案。 

您将会学到

• 学习人机交互、无障碍设施、道路安全和自主系统的手势和交通标志识别。
• 使用 OpenCV、MediaPipe、TensorFlow 设置 Python 以实现实时手势和标志识别。
• 探索控制系统、虚拟接口和智能交通的手势和交通标志检测。
• 使用 MediaPipe 检测手势并使用 EfficientNet B0 实时对手势进行分类。
• 识别竖起大拇指、胜利、拳头等手势，并使用 ML 和地标对交通标志进行分类。
• 使用调整大小、规范化和增强对图像和视频进行预处理，以获得更好的模型输入。
• 使用标签、置信度分数和边界框将结果可视化，以便于解释。
• 在交通标志上训练 EfficientNet B0 并优化超参数以提高准确性。
• 处理诸如照明、遮挡和低分辨率等问题，以实现强大的现实世界性能。
• 使用手势识别进行控制、游戏和辅助功能；使用标志检测进行驾驶和安全。
• 将两个系统集成到实时应用程序中，实现智能交互和决策。

要求