本发明公开了一种基于改进SSD的轻量化手势实时检测方法，该检测方法以SSD为基础网络，包括使用MobileNet v2作为模型主干特征提取网络，减小模型的参数量和计算复杂度；设计INA多尺度卷积模块，并应用在其中三个预测特征层，通过连接不同尺寸的卷积核，增加网络对不同尺度特征的适应性；采用K‑means++聚类算法自适应生成适合手部的候选框，对手部进行准确定位来提高模型的检测精度；在制作的手势数据集上对改进后的SSD网络结构进行训练，得到训练好的手势检测模型进行手势检测。应用本发明，可以有效解决手部检测模型由于模型复杂、计算量大难以应用于移动端的问题，并且在减小模型大小和提高检测速度的同时保证了检测精度，适合人机交互下的实时手部检测。