浙江工业大学郑雅羽获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于人体关键点的实时视频流手语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：CN115457654B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211054559.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于人体关键点的实时视频流手语识别方法是由郑雅羽;张子涵;张钦楠设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于人体关键点的实时视频流手语识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人体关键点的实时视频流手语识别方法，逐帧读取手语视频流，采用人体姿态估计网络提取人体关键点；基于累积的差异度判断手语动作开始、动作静止，以卷积神经网络判断结束动作；结束后，保存从手语动作开始到结束的时间段内所有帧的人体关键点数据，以时空图卷积网络对人体关键点序列进行特征提取，将得到的特征序列输入编码器‑解码器网络，输出完整的句子，实现连续手语识别。本发明可以进行实时视频流的连续手语识别，可以避免人物衣着、环境光照等因素对算法的影响，能够有效提升语句级的连续手语识别的精度。
本发明授权一种基于人体关键点的实时视频流手语识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体关键点的实时视频流手语识别方法，其特征在于： 所述方法包括以下步骤： 步骤1：逐帧读取输入的手语视频流； 步骤2：采用人体姿态估计网络，提取读取的任一帧图像中的人体关键点； 步骤3：逐帧计算当前帧与上一帧的动作差异度并进行累加； 步骤4：当t时间内累积的差异度高于阈值T1时，判定为手语动作开始；当差异度低于阈值T2时，判定为动作静止，采用卷积神经网络判断当前帧动作是否为结束动作；T1＞T2＞0； 步骤5：保存从手语动作开始到结束的时间段内，所有帧的人体关键点数据，得到人体关键点序列； 步骤6：采用时空图卷积网络，对步骤5中的人体关键点序列进行特征提取，得到特征序列X； 步骤7：采用编码器-解码器网络，以步骤6中的特征序列X作为输入，输出完整的句子，实现连续手语识别。
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