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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种轻量化设计的动态手势识别神经网络模型的构建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：CN115798043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211520014.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种轻量化设计的动态手势识别神经网络模型的构建方法是由褚明;刘建宁;陈宇;王子源;蔺绍奇设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化设计的动态手势识别神经网络模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能研究和手势识别领域，一种轻量化设计的动态手势识别神经网络模型。其中，最重要的特征组成部分是注意力机制模块与轻量化特征提取LW‑ConvNeXt模块。注意力机制模块主要包含运动注意力机制Diff模块与通道注意力机制ECA模块；轻量化特征提取LW‑ConvNeXt模块构成了本神经网络的基本模块，是对特征提取ConvNeXt模块进行轻量化设计后得到的新模块。

本发明授权一种轻量化设计的动态手势识别神经网络模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化设计的动态手势识别神经网络模型的构建方法，其特征在于，其整体结构及步骤如下：该动态手势识别神经网络模型是在卷积神经网络模型ConvNeXt模型基础上改进的轻量化卷积神经网络模型，命名为LW-ConvNeXt神经网络，新网络模型的大小仅为6.76M；其输入为一段手势视频，其输入数据为五维数据N×C×T×H×W，分别为批量数、通道数、深度帧数、高度、宽度；首先进行数据预处理，使用三帧差分法对视频进行处理，处理完后的连续帧分成n段，每段取m帧，加上开头与结尾2帧，共同组成一组输入数据，因此一组数据为n*m+2帧，并对每帧图像进行像素归一化处理；处理完之后输入LW-ConvNeXt神经网络，该神经网络结构特征如下：首先进入下采样stem模块，对输入特征尺寸进行调整，增加通道数，减少通道尺寸同时提取特征；然后以串联的形式进入四个阶段，每个阶段由一个下采样模块和若干个轻量化特征提取LW-ConvNeXt模块构成，四个阶段的轻量化特征提取LW-ConvNeXt模块的数量比例为3：3：9：3；在四个阶段之间穿插有注意力机制模块；通过该四个阶段以后，将所得特征在T×H×W三个维度上进行平均池化，得到维度为N×C的数据，最后将数据输入全连接层进行分类，得出分类结果，即完成手势识别过程；轻量化特征提取LW-ConvNeXt模块在特征提取ConvNeXt模块的基础上，为降低模型参数量，把卷积核大小由7改为3；使用深度可分离卷积代替一般的三维卷积；去掉逆瓶颈层；整体使用残差结构，经过逐通道卷积与逐点卷积的特征与输入做加法运算；然后进行数据归一化处理，并由激活函数进行激活，最后经过通道混洗，输出特征数据；该模块是LW-ConvNeXt神经网络的基础模块；输出与输入的通道数以及特征图大小不发生改变，用于特征的提取。

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