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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利即插即用的手语词定位精修方法、系统、设备及存储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：CN116229575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310256444.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权即插即用的手语词定位精修方法、系统、设备及存储介质是由李厚强;周文罡;刘澜东设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本即插即用的手语词定位精修方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种即插即用的手语词定位精修方法、系统、设备及存储介质，能够在传统方法的基础上，构建多尺度查找表对手语动作的开始和结束位置进行修正，可以使使开始和结束的边界更加准确，从而使得手语词定位方法能更加广泛的应用在手语数据集的标注上，进而提升连续手语识别的精确度。

本发明授权即插即用的手语词定位精修方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种即插即用的手语词定位精修方法，其特征在于，包括： 给定手语词查询视频与目标视频，使用手语词定位算法计算手语词查询视频每帧和目标视频每帧的余弦相似度，形成余弦相似度图，并从中取出置信度最高的区间作为初步定位结果； 将所述余弦相似度图在目标视频的维度，下采样不同倍数形成多尺度查找表； 利用循环神经网络对所述初步定位结果中的开始位置与结束位置分别进行迭代优化，当前次迭代过程中，取手语词查询视频的前一部分特征或者后一部分特征，上一次迭代得到的精修后的开始位置或结束位置邻域内的多尺度查找表特征，以及上一次迭代的循环神经网络的隐变量特征，生成当前次迭代的循环神经网络的隐变量特征，并以此获得当前次迭代的开始位置或结束位置的修正量，结合上一次迭代得到的精修后的开始位置或结束位置，获得当前次迭代次得到的精修后的开始位置或结束位置；对开始位置与结束位置分别进行多次迭代优化后，获得最终优化的开始位置与结束位置形成的优化的定位结果； 其中，利用循环神经网络对所述初步定位结果中的开始位置与结束位置分别进行迭代优化包括： 设置两个循环神经网络，称为第一循环神经网络与第二循环神经网络； 对初步定位结果中开始位置进行迭代优化的方式包括：取出手语词查询视频的前一部分特征Fquery，上一次迭代得到的精修后的开始位置邻域内的多尺度查找表特征Flookup，将二者拼接获得拼接特征Fk-1，通过卷积门控循环单元利用上一次迭代时第一循环神经网络的隐变量特征hk-1与拼接特征Fk-1生成当前次迭代的第一循环神经网络的隐变量特征hk，结合当前次迭代的第一循环神经网络的隐变量特征hk得到当前次迭代的当前次迭代的开始位置的修正量ΔSk-1，结合上一次迭代得到的精修后的开始位置Sk-1，获得当前次迭代精修后的开始位置：Sk＝Sk-1+ΔSk-1； 对初步定位结果中结束位置进行迭代优化的方式包括：取出手语词查询视频的结尾的N-1N帧的特征上一次迭代得到的精修后的结束位置邻域内的多尺度查找表特征Flookup′，将二者拼接获得拼接特征Fk-1′，通过卷积门控循环单元利用上一次迭代时第二循环神经网络的隐变量特征hk-1′与拼接特征Fk-1′生成当前次迭代的第二循环神经网络的隐变量特征hk′，结合当前次迭代的第二循环神经网络的隐变量特征hk′得到当前次迭代的当前次迭代的开始位置的修正量Δek-1，结合上一次迭代得到的精修后的开始位置ek-1，获得当前次迭代精修后的开始位置：ek＝ek-1+Δek-1。

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