深度学习优化的无线手势识别交互系统

本发明涉及无线通信与传感技术领域，具体为深度学习优化的无线手势识别交互系统，包括数据采集单元、数据预处理单元、特征提取单元、模型训练单元、动作识别单元、交互控制单元。本发明通过借助3D‑CNN、Transformer编码器以及强化学习驱动的架构搜索，精准提取手势时空特征并优化网络结构，并通过迁移学习、半监督学习及知识蒸馏，高效利用数据并构建轻量化高精度模型，运用联邦聚合、增量学习与置信度校准，在保护数据隐私的同时持续提升模型识别性能与可靠性，从而提供了从特征提取到模型构建再到精准识别的完整且强大的技术支撑，显著提升了无线手势识别交互系统的准确性、泛化性和实用性。