手势控制轮椅系统：基于YOLOv10的深度学习实现全流程

引言

随着人工智能和深度学习技术的迅猛发展，手势识别在智能控制领域中展现出巨大的潜力。特别是在辅助设备如电动轮椅的控制方面，手势识别提供了一种非接触式、直观的交互方式。本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv10的手势控制轮椅系统，涵盖数据集准备、模型训练、用户界面开发以及系统集成的全过程。

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1. 项目概述

本项目旨在开发一个能够识别特定手势并控制轮椅运动的系统。系统主要包括以下几个部分：GitHub

• 数据采集与预处理：收集并标注手势图像数据。
• 模型训练：使用YOLOv10进行手势识别模型的训练。
• 用户界面开发：构建一个图形化界面，显示识别结果并控制轮椅。
• 系统集成：将识别结果与轮椅控制系统集成，实现手势控制。