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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法、系统、设备及介质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：CN116993760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311034718.8，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法、系统、设备及介质是由李安琪;朱浩;刘俊;周聖烨;杨慧设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法、系统、设备及介质，方法包括：将含手部的RGB图像作为网络输入，预处理图像数据集，将预处理后的图像数据集划分成训练集和测试集；超像素分割RGB图像，得到RGB图像初始分割区域掩膜，将RGB图像初始分割区域掩膜输入图卷积层，结合注意力机制模型构建图卷积预训练网络，通过训练图卷积预训练网络，结合交叉熵损失函数优化网络参数，得到分类模型；系统、设备及介质，用于实现一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法；本发明提升了图像中手部类别的准确率，手势分割效果更加准确、边缘分割更加清楚，且本发明减小了模型参数文件大小，更便于部署到硬件设备上使用，运行效率更高。

本发明授权一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积和注意力机制的手势分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将多张含手部的日常场景RGB图像和手部分割标签图像输入特征提取网络，得到RGB图像数据集和手部分割标签图像数据集；将RGB图像数据集中的RGB图像进行预处理，将预处理后的RGB图像数据集进行划分，得到训练集和测试集； 步骤2：基于SLIC算法对步骤1中得到的RGB图像数据集中的RGB图像进行超像素分割，获得RGB图像初始分割区域掩膜seg_index； 步骤3：构建图卷积层，包括以下步骤： 步骤3.1：在步骤2中获得的RGB图像初始分割区域掩膜seg_index里输入RGB图像的像素级特征矩阵F，将像素级特征矩阵F中的所有区域视为构造图结构的节点，节点代表值集合，用Fg＝{r1,r2,...,rN}表示，其中，ri是第i个区域节点的特征值； 步骤3.2：通过步骤3.1中节点与节点之间的连接关系构建邻接矩阵A，将构建的邻接矩阵A设置为节点全连接状态；用马氏距离度量来表示节点之间的相似性，由节点间的马氏距离Dri,rj构建可训练的动态邻接矩阵的权重矩阵W，通过权重矩阵W更新邻接矩阵A，反映当前时间步骤下的图结构，即将节点的邻接矩阵A与权重矩阵W逐元相乘，得到时间步骤t下的动态邻接矩阵At； 步骤3.3：对步骤3.2得到的动态邻接矩阵At使用像素级图节点更新PGNU策略进行图卷积操作，得到像素级特征矩阵Fnew和更新后的邻接矩阵Anew； 步骤4：构建注意力机制模型，包括空间注意力模块和通道注意力模块； 步骤5：基于步骤3构建的图卷积层和步骤4构建的注意力机制模型，构建图卷积预训练网络； 步骤6：将步骤1中的训练集输入步骤5中构建的图卷积预训练网络进行训练，再通过对交叉熵损失函数值进行反向传播来优化步骤5构建的图卷积预训练网络的网络参数，直到网络收敛，得到训练好的分类模型； 步骤7：使用步骤6得到的分类模型对步骤1中的测试集进行手势分割，得到测试集的分割结果。

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