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龙图腾网获悉福建新大陆软件工程有限公司申请的专利一种基于yolo-v3框架整合横纵向信息的手势识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114445908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111559476.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于yolo-v3框架整合横纵向信息的手势识别方法是由王权;林克;朱坚;赵庆勇;林俊德设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于yolo-v3框架整合横纵向信息的手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了手势识别技术领域的一种基于yolo‑v3框架整合横纵向信息的手势识别方法，包括如下步骤：步骤S10、获取大量的手势图片，对各所述手势图片进行数据扩充得到图片集；步骤S20、利用滑动平均算法构建DecayBN层；步骤S30、通过横向卷积和纵向卷积构建yolo‑v3的主干网络；步骤S40、基于小目标损失构建损失函数；步骤S50、基于所述DecayBN层、主干网络以及损失函数构建一手势识别模型；步骤S60、利用所述图片集对手势识别模型进行训练；步骤S70、利用训练后的所述手势识别模型进行手势识别。本发明的优点在于：极大的提升了手势识别的精度。

本发明授权一种基于yolo-v3框架整合横纵向信息的手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于yolo-v3框架整合横纵向信息的手势识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S10、获取大量的手势图片，对各所述手势图片进行数据扩充得到图片集； 步骤S20、利用滑动平均算法构建DecayBN层； 步骤S30、通过若干个横向卷积和纵向卷积构建yolo-v3的主干网络； 步骤S40、基于小目标损失构建损失函数； 步骤S50、基于所述DecayBN层、主干网络以及损失函数构建一手势识别模型； 步骤S60、利用所述图片集对手势识别模型进行训练； 步骤S70、利用训练后的所述手势识别模型进行手势识别； 所述步骤S10具体包括： 步骤S11、获取大量的手势图片； 步骤S12、利用相似度函数对各所述手势图片进行k-means聚类，得到N个类别； 步骤S13、分别从N个类别中依次选取一张所述手势图片，并对各所述手势图片的手势区域进行裁减得到子图片，并将所述子图片的尺寸修正为手势图片的1N； 步骤S14、将各所述子图片拼接成第一图片，将各所述子图片随机旋转不同角度拼接成第二图片，对各所述子图片进行随机重复采样N次后拼接成第三图片，将所述子图片、第一图片、第二图片以及第三图片组成一个batch； 步骤S15、基于各所述batch组成数据扩充后的图片集； 所述步骤S40中，所述损失函数的公式为： losswhole＝lbox+losssmall； 其中，losswhole表示整体损失；lbox表示预测框的损失；losssmall表示小目标损失；2-wihi表示小目标损失修正系数；S2表示将图片均分为S2个格子；B表示图片中预设的预测框个数；在预测框内有目标时取值为1，预测框内无目标时取值为0，用于计算预测框内有目标时的损失；lossx表示预测框中心点横坐标修正损失；lossy表示预测框中心点纵坐标修正损失；lossw表示预测框宽度修正损失；lossh表示预测框高度修正损失；xi表示预测框横坐标实际值，表示预测框横坐标预测值；yi表示预测框纵坐标实际值，表示预测框纵坐标预测值；wi表示预测框宽度实际值，表示预测框宽度预测值；hi表示预测框高度实际值，表示预测框高度预测值；areai表示第i个预测框的面积，areamean表示所有预测框的面积均值。

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