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龙图腾网获悉开酷科技股份有限公司申请的专利具有机器学习加速器的手势收集以及识别系统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：CN114647302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202011504228.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权具有机器学习加速器的手势收集以及识别系统是由王君弘设计研发完成，并于2020-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有机器学习加速器的手势收集以及识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种具有机器学习加速器的手势收集以及识别系统，包含传输单元，传送传输信号，以检测手势；第一接收链，接收第一信号，以产生第一特征图像数据；第二接收链，接收第二信号，以产生第二特征图像数据；手势存储引擎，根据第一特征图像数据及第二特征图像数据产生手势数据，耦合至第一接收链及第二接收链，接收第一特征图像数据及第二特征图像数据，并输出手势数据；机器学习加速器，用于执行具有手势数据的机器学习，包含输入端，耦合至手势存储引擎的输出端，用于接收手势数据。

本发明授权具有机器学习加速器的手势收集以及识别系统在权利要求书中公布了：1.一种具有机器学习加速器的手势收集以及识别系统，其特征在于，包含： 一传输单元，具有一自我干扰消除引擎，传送一传输信号，以检测一手势； 一第一接收链，接收一第一信号，以产生对应该第一信号的一第一特征图像数据，其中该第一信号通过该手势反射该传输信号产生； 一第二接收链，接收一第二信号，以产生对应该第二信号的一第二特征图像数据，其中该第二信号通过该手势反射该传输信号产生； 一第三接收链，接收一第三信号，以产生对应该第三信号的一第三特征图像数据，其中该第三信号通过该手势反射该传输信号产生； 一手势存储引擎，根据至少该第一特征图像数据、该第二特征图像数据及该第三特征图像数据产生一手势数据，包含： 一第一端，耦合至该第一接收链，且接收该第一特征图像数据； 一第二端，耦合至该第二接收链，且用于接收该第二特征图像数据； 一第三端，耦合至该第三接收链，且用于接收该第三特征图像数据；以及 一输出端，用于输出该手势数据，该手势数据对应至少该第一特征图像数据、至少该第二特征图像数据以及至少该第三特征图像数据；以及 一机器学习加速器，用于执行具有该手势数据的一机器学习模型，包含一输入端，耦合至该手势存储引擎的该输出端，用于接收该手势数据； 其中该第一信号、该第二信号及该第三信号输入至该自我干扰消除引擎。

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