设计一个基于三维骨骼信息的动态手势识别交互系统。手势的识别主要能够分为两类，静态识别与动态识别。静态识别只可以识别预设好的状态，拓展性差，控制感很弱，用户只能实现基础的人机交互功能。
主要负责：
担任手势图像识别算法的设计和优化,通过运用tensorflow中重构yolov4算法并结合和yolov5中的Backbone和Neck算法的思路
担任树莓派开发者，主要通过python和c语言对舵机和电机的控制，通过opencv获取视频流，从而实现硬件的手势获取