一种根据手势进行跟踪录播的方法、装置及存储装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种根据手势进行跟踪录播的方法、装置及存储装置，所述方法包括步骤：预先对手势图片进行深度学习，生成训练好的手势检测网络模型；以及将实时采集的待检测图像采用训练好的手势检测网络模型进行计算，得到待检测图像对应的手势分类，并根据对应的手势分类进行相应的跟踪录播控制。本发明专利技术先通过深度学习建立手势检测网络模型，然后将实时采集的待检测图像采用训练好的手势检测网络模型进行计算，得到待检测图像对应的手势分类，从而能够实时的根据被录像人不同的手势调整摄像机镜头进行跟踪录播，不仅降低了跟踪录播成本，而且大大提高了跟踪录播的准确率。

A tracking method, recording device and storage device according to the gesture

The invention discloses a method for tracking and recording according to the gesture device and storage device, the method includes the steps of: pre sign picture deep learning, generation gesture detection trained network model; and calculate gesture detection trained network real-time image to be detected by the detection. Gesture classification images, and the corresponding tracking control according to the classification of the corresponding gesture recording. The invention firstly established deep learning gesture detection network model, then calculate gesture detection trained network real-time image to be detected by the detection, to obtain the corresponding gesture image classification, which can be adjusted according to the real-time video camera lens of different gesture tracking recording, not only reduces the tracking record the cost, but also greatly improve the tracking accuracy of recording.

【技术实现步骤摘要】
一种根据手势进行跟踪录播的方法、装置及存储装置
本专利技术涉及跟踪录播
，尤其涉及一种根据手势进行跟踪录播的方法、装置及存储装置。
技术介绍
录播系统是把现场摄录的视频、音频、电子设备的图像信号进行整合同步录制，生成标准化的流媒体文件，用来对外直播、存储、后期编辑、点播。录播系统进行跟踪录播时，如何根据被录着的行为调整录播策略至关重要，现有的跟踪录播大多是通过增加辅助摄像头对高度进行检测，判断是否被录像人(例如学生)有站立动作，从而相应的调整摄像头，这样不仅成本较高，而且仅能根据高度判断，容易出错，不够智能，不能根据被录像人不同的手势调整摄像机镜头。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种根据手势进行跟踪录播的方法、装置及存储装置，从而克服现有的跟踪录播方法成本较高，容易出错，不够智能，不能根据被录像人不同的手势调整摄像机镜头的问题。本专利技术的技术方案如下：本专利技术提供一种根据手势进行跟踪录播的方法，包括：步骤A、预先对手势图片进行深度学习，生成训练好的手势检测网络模型；以及步骤B、将实时采集的待检测图像采用训练好的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种根据手势进行跟踪录播的方法，其特征在于，包括：步骤A、预先对手势图片进行深度学习，生成训练好的手势检测网络模型；以及步骤B、将实时采集的待检测图像采用训练好的手势检测网络模型进行计算，得到待检测图像对应的手势分类，并根据对应的手势分类进行相应的跟踪录播控制。

【技术特征摘要】
1.一种根据手势进行跟踪录播的方法，其特征在于，包括：步骤A、预先对手势图片进行深度学习，生成训练好的手势检测网络模型；以及步骤B、将实时采集的待检测图像采用训练好的手势检测网络模型进行计算，得到待检测图像对应的手势分类，并根据对应的手势分类进行相应的跟踪录播控制。2.根据权利要求1所述的根据手势进行跟踪录播的方法，其特征在于，所述步骤A具体包括：步骤A1、制作手势图片模板，并构建包含训练集和测试集的手势图片数据库；步骤A2、构建用于深度学习的手势识别网络模型；步骤A3、采用手势识别网络模型对手势图片数据库中的手势图片模板进行训练学习，生成训练好的手势检测网络模型。3.根据权利要求2所述的根据手势进行跟踪录播的方法，其特征在于，所述步骤A3具体包括：步骤A31、对手势识别网络模型进行深度学习参数配置；步骤A32、采用随机梯度下降算法对训练集中的手势图片模板进行批量学习，得到初步训练的手势检测网络模型；步骤A33、使用测试集的手势图片模板对初步训练的手势检测网络模型进行测试，判断测试的准确率是否超过预设的准确率阈值，当是时，生成训练好的手势检测网络模型。4.根据权利要求3所述的根据手势进行跟踪录播的方法，其特征在于，所述步骤A3具体还包括：步骤A34、当测试的准确率没有超过预设的准确率阈值时，将训练集的测试失败值反馈给训练集进行学习，重复步骤A32。5.根据权利要求3所述的根据手势进行跟踪录播的方法，其特征在于，所述步骤A32具体包括：步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪军，
申请(专利权)人：深圳市明日实业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44