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龙图腾网获悉果不其然无障碍科技(苏州)有限公司申请的专利基于全模态对齐的手语翻译模型、系统及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：CN120894834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511415426.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于全模态对齐的手语翻译模型、系统及方法是由杨阳;吴建明;辜俊杰;潘彦蓉;张晔;张小兵;童凯设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全模态对齐的手语翻译模型、系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于全模态对齐的手语翻译模型、系统及方法，包括：从输入视频中提取手部、面部及身体姿态的多模态特征并进行初步融合；继而通过多尺度时序编码与跨模态协同注意力机制进行深度二次融合与对齐，生成全模态对齐的时空特征序列；随后利用基于CTC的序列预测模型对该特征序列进行边界检测与动态分割，输出带时间戳的离散手语词序列；最后，将该序列经图结构增强的Transformer编码器捕获手语语法结构后，输入集成语法一致性损失的Transformer解码器，生成符合目标自然语言语法和语义规则的目标文本。本发明有效解决了连续手语动作粘连和语法结构差异问题，大幅提升了手语翻译的准确性和自然语言生成的流畅性。

本发明授权基于全模态对齐的手语翻译模型、系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于全模态对齐的手语翻译方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取连续手语视频序列，并进行全模态特征提取； 其中，全模态特征提取包括：从连续手语视频序列的每一帧中，提取手部特征、面部特征和身体姿态特征； 对全模态特征通过模态融合在帧级进行初步融合，生成帧级多模态融合特征向量； S2、通过多尺度时序编码对帧级多模态融合特征向量进行时序编码，并通过跨模态协同注意力网络增强不同模态特征之间的交互与对齐，生成全模态对齐时空特征； 通过序列标签预测网络对全模态对齐时空特征进行手语边界检测，基于标签进行动态分割，生成带时间戳的离散手语词语义序列； S3、将手语词语义表征序列通过图增强的Transformer编码进行手语词间的语法与空间关联，生成含手语语法结构信息的手语语义上下文嵌入； 对手语语义上下文嵌入通过语法感知生成自然语言文本或口语语句。

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果不其然无障碍科技(苏州)有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市太湖国家旅游度假区后塘路2号数字科技园61幢503室；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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