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龙图腾网获悉中科晶锐(苏州)科技有限公司申请的专利一种适用于水下姿势识别的方法及其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：CN119206872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411399265.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种适用于水下姿势识别的方法及其装置是由金帅;周宇;王微;刘德生设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于水下姿势识别的方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于水下姿势识别的方法及其装置，涉及水下探测技术领域，包括S1、输入图像，通过特征提取网络提取视觉特征；S2、构建一个位置嵌入，按位置相加，结果送入transformer编码器E；S3、采用预训练的模型CLIP提取图像特征；S4、E的输出结果解码后，和CLIP提取的特征结合，作为真实特征，输入到GAN的结构。该适用于水下姿势识别的方法及其装置，结合Transform结构的强表示学习能力，作为视觉特征提取器，然后利用生成对抗网络合成未见手势的视觉特征，使我们能够使用来自可见和未见的数据训练手势分类器，克服了监督学习的弱点。

本发明授权一种适用于水下姿势识别的方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种适用于水下姿势识别的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入图像X∈RC×H×W,C是通道，H高度，W宽度，R是实数空间，通过特征提取网络提取视觉特征Vb；S2、构建一个位置嵌入Xpos，向量维度和Vb一样，维度记为C'×H'×W',将Xpos和Vb按位置相加，结果送入transformer编码器E；S3、采用预训练的模型CLIP提取图像特征；S4、E的输出结果解码后，和CLIP提取的特征结合，作为真实特征，输入到GAN的结构，且GAN采用conditionalWassersteinGAN，即WGAN；S5、训练后的WGAN用来生成unseenclass的视觉特征，并使用可见类数据和合成的不可见类数据训练分类器，来实现零样本的手势识别；所述步骤S3中，通过CLIP提取的视觉特征Vc∈RC”×k，且视觉特征提取包括映射投影，以实现将Oe投影到CLIP的特征域空间，参数C"和k均为模型输出的向量维度，且为预设定的常数；所述步骤S4中，关于WGAN对抗生成网络部分：视觉特征作为输入OT，语义向量a作为一个条件变量，生成器G尝试模拟的真实分布，然后生成一个将其送入对抗网络作为判定器D，和OT进行对比；D的输出是个分类器，输出真或者假；随着不断输入数据进行训练，D可以通过训练，改进预测的性能，不断让生成的特征接近真实的特征分布，其中，损失函数的定义如下： 其中，λ是惩罚系数，是网络生成的特征，z是噪音；生成器是G，判定器是D，DGz,a表示判别器对生成特征的评分；E表示期望，||x,y||表示距离,采用L2，欧几里得距离；并且为了避免模式崩塌，引入另一个mode-seeking损失函数：LMS＝E[||Gz1,a-Gz2,a||1||z1-z2||1]其中，z1、z2生成不同特征时引入的不同的噪音，||·||1表示L1的距离，就是绝对值；最终的损失函数优化目标： 其中，σ是个可以调节的参数。

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