摘要：针对传统手指语识别系统识别速度慢、准确率低、运算量大等问题,提出一种基于MediaPipe框架与支持向量机(SVM)的轻量级手指语识别系统。该系统通过MediaPipe提取手指语图像关节特征点,使用支持向量机(SVM)中的径向基核函数(RBF)对提取的特征进行分类,以一对一的方法将基本的二分类SVM转变为多类SVM,从而实现手语识别目的。该文还用准确度、精度、召回率和F分数等指标对该系统的性能进行了评价。

摘要：针对无人立体大型停车控制系统复杂等问题,提出了一种基于机器视觉与大数据的智能化自动停车控制系统,系统硬件主要包括控制模块、车牌识别模块、指纹识别等主要模块组成,车牌识别和指纹识别完成信息采集与配对,停取车在控制模块下完成,显示模块对各种状态进行显示,软件设计了无线通信、指纹识别、车牌识别、按时收费技术。对整个系统进行了软硬件测试,测试模型是按照实际场地进行1:1000标准进行3D打印模型。通过测试系统能够快速准确的进行自动停车和取车。解决了大型停车系统找车难,停取车时间长等问题,极大地提高了停取车效率。