YOLO实战营
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基于YOLOv11的手势控制轮椅系统：从数据集构建到实时部署

1. 引言

手势控制技术为人机交互提供了自然直观的交互方式，在辅助医疗领域具有重要应用价值。本文详细介绍如何利用YOLOv11目标检测算法构建一套完整的手势控制轮椅系统，包含数据集构建、模型训练、系统集成和用户界面开发的全流程实现。该系统能够识别用户特定手势指令，转化为轮椅控制信号，为行动不便人士提供更便捷的移动解决方案。

2. 手势数据集构建

2.1 公开数据集资源

  1. HaGRID (Hand Gesture Recognition Image Dataset)

    • 包含18种手势的55万张标注图像
    • 多样化的背景和光照条件
    • 下载地址：https://github.com/hukenovs/hagrid

  2. EgoHands

    • 第一人称视角的手势图像
    • 4800张标注图像
    • 适用于穿戴式设备场景

  3. 11K Hands

    • 包含11,076张手部图像
    • 丰富的姿势和背景变化

2.2 自定义

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