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龙图腾网获悉无锡机电高等职业技术学校申请的专利一种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：CN117953585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410184774.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种手语识别方法是由高奇志设计研发完成，并于2024-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手语识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种手语识别方法，旨在为听障人群提供一种手语识别解决方案。本发明针对图像背景干扰、手势形变以及类间特征相似，通过对深度相机获取到的RGB‑D彩色‑深度图像进行归一化等操作，将16位深度信息转化8位深度信息，将深度像素伪色彩化，通过色域分割法将手语手势从背景中分割，通过像素融合方法将前后跨度较大的手势进行颜色融合，同时对深度图像和彩色图像进行仿射变换，实现像素对齐，最后通过双通道特征融合注意网络DFANet训练，并在网络后期进行特征融合，通过softmax分类器进行分类。相对现有技术，本发明的网络特征提取效果更好，手语手势分割精度更高，网络模型参数量更少，训练开销低，运算效率高。

本发明授权一种手语识别方法在权利要求书中公布了：1.一种手语识别方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：原始手语图像采集，通过深度相机获取手语的彩色和深度图像，并对采集的图像进行尺寸归一化； S2：将归一化后的深度图像转换为灰度图像，根据距离信息进行伪色彩化； S3：对步骤S2获取到的图像根据色域分割法对手势进行分割，对分割后的手势结果进行判别并进行色彩融合； S4：对生成的手语分割手势灰度化二值化处理，并且对处理结果进行像素反转集中图像像素信息，处理完毕将图像送入双通道特征融合网络进行特征提取；S5：将输出特征与全连接层相连接，最后通过softmax分类器输出24分类概率，在网络训练设定轮数后保存训练模型并加载用来测试，在公开数据集上进行N次交叉验证，验证模型泛化性并保存最佳训练模型； S6：待步骤S5中的模型训练完毕，加载模型并进行手语识别； 所述步骤S5中，特征信息经双通道特征融合网络进行提取，所述双通道特征融合网络包括2个卷积批量激活层、2个反向移动瓶颈层、2个融合移动卷积层以及4个注意力模块，以尺寸的图像为输入提取手语手势纹理特征，最后卷积层生成空间分辨率为的特征图，最后一卷积层与全局平均池化、全连接层和Softmax层相连接； 所述注意力模块包括通道注意模块、空间注意模块、DPAM以及像素关注度模块； 所述像素关注度模块，使网络更加关注信息丰富的特征，其与CA相同，将输入的、送入具有和激活函数的两个卷积层；形状由变为，得到PA公式为： ； 最后，利用元素乘法输入、和，其中，和分别是是深度像素感知注意力收益和RGB像素感知注意力收益； ； 。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人无锡机电高等职业技术学校，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市新区旺庄东路169号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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