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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利手势识别系统与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：CN115223243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210810308.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权手势识别系统与方法是由杨旭;朱艺菲;雷云霖;张禹;王淼;蔡建设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本手势识别系统与方法在说明书摘要公布了：一种手势识别系统，包括：输入模块、卷积特征提取模块和控制系统模块。其中输入模块利用事件相机实时捕捉手势图像事件流作为输入。卷积特征提取模块是一个卷积神经网络，用于从输入图像数据中提取结构特征。使用这类信息，网络能够识别出图像中手势较为重要的特征信息，并仅将这部分图像传输至下一个模块。控制系统模块由神经回路策略网络实现，由四层神经元构成，分别实现承接卷积网络的图像特征，构造循环连接结构和最终输出手势含义的功能。本发明将神经回路策略应用于视听辅助系统的手势识别，拥有较高的计算效率，有利于对时间序列建模，在更小的参数量下却有更好的效果，具有鲁棒性和较强的可解释性，不容易受到噪声的干扰。

本发明授权手势识别系统与方法在权利要求书中公布了：1.手势识别系统，其特征在于，包括： 输入模块，利用事件相机实时捕捉手势图像； 卷积特征提取模块，为一个卷积神经网络，包括卷积层、池化层和全连接层，用于从所述手势图像的像素中提取数字结构特征，从而得到特征向量序列； 控制系统模块，由神经回路策略网络实现，所述神经回路策略网络由四层神经元构成，依次为感知层、中转层、控制层和驱动层；所述感知层的神经元为感官神经元，所述中转层的神经元为中间神经元，所述控制层的神经元为指令神经元，所述驱动层的神经元为运动神经元；所述中间神经元与感官神经元和指令神经元均建立突触连接；所述指令神经元与中间神经元和运动神经元均建立突触连接，并与其它指令神经元建立自反馈突触连接，以形成循环连接结构； 所述感官神经元用于接收所述特征向量序列，将特征向量序列转化为脉冲信号，刺激中间神经元，即向所述中间神经元发出抑制信号或激发信号； 所述中间神经元用于所述特征向量序列进行转义，向所述指令神经元发出抑制信号或激发信号； 所述指令神经元进行时序信息的保存与决策，在控制层建立自循环，同时刺激所述运动神经元，向所述运动神经元以及所述其它指令神经元发出抑制信号或激发信号； 所述运动神经元依据自身脉冲信号高低，输出代表手势种类的数字编码序列，从而判断出手势识别的结果。

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