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背景与分析：
基于深度学习的手势识别系统设计
根据要求，完成手势识别系统设计 。
1.查阅相关文献资料，通过对资料的深入分析研究，拟定系统整体设计方案;
2.细化系统性能指标，对识别算法和人机交互界面进行详细设计;
3.设计出可行的可行性方案，设计算法和人机交互界面软件;
4.编写开发控制系统程序，软件实现手势识别系统功能。
课题要求
1.搜集相关资料，确定系统的关键技术路线，原理正确，方案可行，设计规范严谨;
2.应用绘图软件设计手势识别系统结构图纸;
3.编写程序，进行系统软件调试，实现手势识别系统功能要求。
技术分析：
训练模型使用使用yolov5，深度学习训练模型+PyQt的图形界面，难点在于算法和模型训练。我们使用网上公开的数据集，实际最后开发训练数据集大小为17G，然后使用摄像头识别手势，如简单的0、1、2、3这种。
技术点概述：
【基于深度学习的手势识别系统，PyQt界面实现，可识别图片，视频，调用摄像头动态识别手势、使用公开的数据集训练】
过程（主体展示为主，部分功能不一一展示）：
数据集（17个G）：
源码、演示视频、指导手册获取：
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