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龙图腾网获悉海信视像科技股份有限公司申请的专利一种手势识别方法及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：CN115512431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202110622075.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种手势识别方法及装置是由祝欣培;岳国华设计研发完成，并于2021-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手势识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种手势识别方法及装置，用以解决加速处理器的运算方式有限，无法运行复杂的目标检测模型YOLO‑V4模型的问题。方法包括：获取待识别图片；从待识别图片中获取手部图像；针对手部图像经过连续多次在高维空间获取手部特征以及手部特征的下采样处理得到手部特征图，手部特征图包括手部图像中在不同维度、不同分辨率下的手部特征信息；对手部特征图进行多尺度的最大池化处理，并对多尺度最大池化处理后的特征图进行融合处理得到第一多尺度特征图；根据第一多尺度特征图获得多个预测框分别对应的手势类别概率；根据多个预测框分别对应的手势类别概率识别待识别图片中手部的手势。

本发明授权一种手势识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种手势识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别图片； 通过神经网络模型从所述待识别图片中获取手部图像； 通过所述神经网络模型针对所述手部图像经过连续多次在高维空间获取手部特征以及手部特征的下采样处理得到手部特征图，所述手部特征图包括手部图像中在不同维度、不同分辨率下的手部特征信息；其中，所述神经网络模型包括多个网络层级，每个网络层级包括一个或者多个级联恒等映射网络层以及下采样网络层；第一网络层级的恒等映射网络层，用于基于输入的图像在高维空间获取手部特征；所述第一网络层级的下采样网络层，用于在降低输入下采样网络层的图像的分辨率的情况下，对在高维空间获得的手部特征进行下采样处理得到的手部特征图，并输入到第二网络层级的恒等映射网络层；所述第一网络层级与所述第二网络层级为所述神经网络模型包括的多个网络层级中任意相邻的两个网络层级；在所述神经网络模型包括的最后一个网络层级中还包括直采样网络层；所述直采样网络层，用于在不改变输入所述直采样网络层的图像的分辨率的情况下，调整输入的直采样网络层的图像的特征通道数量；所述神经网络模型还包括第七卷积层、反卷积层和第一拼接处理层；所述第七卷积层，用于调整所述最后一个网络层级输出的图像的特征通道数量；调整后的特征通道数量与第一多尺度特征图的特征通道数量相同；所述反卷积层，用于调整所述第一多尺度特征图的分辨率；调整分辨率后的第一多尺度特征图的分辨率与所述第七卷积层输出的手部特征图的分辨率相同；所述第一拼接处理层，用于将所述调整分辨率后的第一多尺度特征图与所述第七卷积层输出的手部特征图进行拼接处理，得到第二多尺度特征图，所述第二多尺度特征图包括所述手部图像的多个尺度的空间信息； 通过所述神经网络模型对所述手部特征图进行多尺度的最大池化处理，并对多尺度最大池化处理后的特征图进行融合处理得到第一多尺度特征图，所述第一多尺度特征图包括所述手部图像的多个尺度的空间信息； 通过所述神经网络模型根据所述第一多尺度特征图获得多个预测框分别对应的手势类别概率；其中，多个预测框为对所述待识别图片进行划分得到的； 根据所述多个预测框分别对应的手势类别概率识别所述待识别图片中手部的手势。

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