一种手势识别方法、装置、介质、设备及车辆

本申请提供了一种手势识别方法、装置、介质、设备及车辆，涉及数据处理领域。该方法首先通过采集不同来源和不同场景的多样化的手势图像数据形成样本集。然后，基于实际应用场景构建轻量化的动态手势识别网络，包括深度可分离卷积模块，特征金字塔模块和长短时记忆模块，并利用多样化的样本集对该动态手势识别网络进行训练，以通过深度可分离卷积在保持特征提取能力的同时减少网络的复杂度，并通过特征金字塔模块融合手势的整体结构信息和局部细节信息，再通过长短时记忆模块学习手势的时空特征，进而识别出不同的手势动作。最后，将训练后的动态手势识别网络部署到实际应用场景中，以进行实时的手势识别，提高手势识别的准确性和效率。