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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于DCViT模型的手势识别方法和装置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：CN119763190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411858652.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于DCViT模型的手势识别方法和装置是由杨迎泽;李兆洋;荣介奇;武悦;黄志武;刘伟荣;李恒;任晚晚;张晓勇;彭军设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DCViT模型的手势识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DCViT模型的手势识别方法和装置，其中方法包括：获取已知对应手势类型的手势图像数据集，对其中各手势图像进行预处理并按比例划分获得训练集；以VisionTransformer模型为基本架构建立DCViT模型；其中，在VisionTransformer模型的前端添加可变形卷积模块，用于对DCViT模型的输入图像进行特征提取，而后再将提取得到的特征图输入至VisionTransformer模型；使用训练集数据对所述DCViT模型进行训练，得到手势识别分类器；利用手势识别分类器对待识别的手势图像进行识别分类。本发明能够更准确、高效地对手势图像中的手势进行识别分类。

本发明授权一种基于DCViT模型的手势识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于DCViT模型的手势识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取已知对应手势类型的手势图像数据集，对其中各手势图像进行预处理并按比例划分获得训练集； 步骤2，以VisionTransformer模型为基本架构建立DCViT模型；其中，在VisionTransformer模型的前端添加可变形卷积模块，用于对DCViT模型的输入图像进行特征提取，而后再将提取得到的特征图输入至VisionTransformer模型； 步骤3，使用训练集数据对所述DCViT模型进行训练，得到手势识别分类器； 步骤4，利用手势识别分类器对待识别的手势图像进行识别分类； 所述可变形卷积模块包括偏移量预测层和可变形卷积层；所述偏移量预测层使用卷积网络预测输入图像上每个位置的偏移量；所述可变形卷积层：对输入图像上每个位置，使用对应的偏移量调整标准卷积核的形状得到该位置的已变形卷积核，再使用已变形卷积核对该位置的像素进行卷积操作； 所述VisionTransformer模型包括PatchEmbedding模块、位置编码模块、Transformer编码器模块和分类模块； 所述PatchEmbedding模块用于：将输入特征图分割成固定大小的小块，并将每个小块展平成向量； 所述位置编码模块用于：对分割得到的每个小块在分割前特征图中的位置进行编码； 所述Transformer编码器模块由多个Transformer编码器层堆叠而成，对各位置编码上的小块展平向量进行处理； 所述分类模块用于：将Transformer编码器模块的输出转换为分类结果。

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