在中学实验的学习中,实验操作的学习和实验现象的展示依赖各种实体实验器材,在实验条件受限的情况下不利于实验教学或者自主学习的开展。将中学实验与增强现实技术结合,使用虚拟实验器材代替实体器材,结合实验原理展示实验现象,能够方便地开展中学实验的教学和自主学习。本文对移动端增强现实技术和手势交互技术进行了研究,实现了目标检测算法特征提取网络的轻量化、移动端目标检测推理加速以及增强现实实验场景下的手势语义交互。首先,针对SSD（Single Shot Multi Box Detector）检测算法中特征提取网络结构复杂、网络计算量大等问题,本文结合深度可分离卷积轻量化的思想,将SSD检测算法中的VGG特征提取网络替换为轻量化的Mobilenet网络,并且使用多尺寸的卷积核组替换Mobilenet网络部分池化层的单一卷积核,在轻量化网络结构的同时能够兼顾不同感受野的特征。实验表明,该方法能够有效提升目标检测模型的平均准确率。其次,针对计算资源受限的移动设备手势检测推理速度慢的问题,本文采用网络结构修剪和移动端GPU推理加速的方法提升手势检测速度。由于实际场景中手势目标大小较为固定,去除SSD检测算法中计算量大但是对检测结果影响小的检测层,能够减少不必要的推理过程。同时借助Tensorflow Lite端侧推理加速引擎,在智能手机上使用GPU对推理运算做加速。实验表明,此方法在保证手势目标检测精度的同时,能够提升手势检测的速度。最后,本文基于移动端增强现实中学实验系统实现了中学实验实例的展示。系统使用移动端增强现实开发工具实现虚拟实验过程的展示,结合手势检测的结果,将实验操作者兴趣区域中的语义对象与交互动作结合起来,通过解析交互语义,完成具体的交互操作并展示实验现象。