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龙图腾网获悉远光软件股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的动态手势识别方法及相关设备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：CN115798052B 。

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：202211615487.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的动态手势识别方法及相关设备是由王瑞平;吴士泓;吴勇涛;王志刚设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的动态手势识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于深度学习的动态手势识别方法及相关设备，属于行为动作识别技术领域。本申请通过实时获取视频流，通过手部检测模型从视频流中提取手势图像序列，将手势图像序列输入预先训练好的手势识别模型，输出手势识别结果，其中，手势识别模型包括卷积单元、预测单元和整合单元，通过卷积单元对手势图像序列进行通道分离卷积运算，得到图像卷积序列特征，通过预测单元预测手势图像序列中每一帧图像的前后相邻图像的手势特征，得到帧间手势动作特征，通过整合单元对帧间手势动作特征进行整合，输出手势识别结果。本申请提供了一套完整的动态手势触发采集、检查和识别的解决方案。

本发明授权一种基于深度学习的动态手势识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的动态手势识别方法，其特征在于，包括： 响应手势识别指令，实时获取客户端上传的视频流； 将所述视频流导入预先训练好的手部检测模型，通过所述手部检测模型从所述视频流中提取手势图像序列； 将所述手势图像序列以张量的形式输入预先训练好的手势识别模型，输出手势识别结果，其中，所述手势识别模型包括卷积单元、预测单元和整合单元，所述卷积单元基于通道分离卷积的C3D网络训练得到，所述预测单元基于Bi-LSTM网络训练得到，所述整合单元基于mobilenetV2网络训练得到； 通过所述卷积单元对所述手势图像序列进行通道分离卷积运算，得到图像卷积序列特征； 通过所述预测单元预测所述手势图像序列中每一帧图像的前后相邻图像的手势特征，得到帧间手势动作特征； 通过所述整合单元对所述帧间手势动作特征进行整合，输出所述手势识别结果； 预先训练好的所述手部检测模型基于yolov5网络进行训练得到，所述将所述视频流导入预先训练好的手部检测模型，通过所述手部检测模型从所述视频流中提取手势图像序列，具体包括： 解析所述视频流，获取所述视频流中的关键帧图像； 将所述关键帧图像导入预先训练好的所述手部检测模型，以识别所述关键帧图像中的手部特征图像； 组合所述手部特征图像以构建所述手势图像序列。

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