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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于ConvLSTM模型的手语识别方法及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：CN119964250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510443025.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于ConvLSTM模型的手语识别方法及系统是由王晓明;杨帆;唐媖;姚道金;董文涛设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ConvLSTM模型的手语识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于ConvLSTM模型的手语识别方法及系统，该方法包括：获取不同手部动作下的应变信号数据，并对应变信号数据进行语义信息标注，得到数据集；根据预设的多维分层变换MHT对应变信号数据进行多尺度时空分解，根据分解结果得到高频分量和低频分量，并对高频分量和低频分量进行重构，得到重构特征；将重构特征作为改进的ConvLSTM模型的输入，并将标注的语义信息作为改进的ConvLSTM模型的输出，对改进的ConvLSTM模型进行迭代训练，得到手语识别模型；将待识别手部动作的目标应变信号数据输入至手语识别模型中，得到与目标应变信号数据对应的语义信息。本发明能够提高对手语的识别精度。

本发明授权基于ConvLSTM模型的手语识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ConvLSTM模型的手语识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取不同手部动作下的应变信号数据，并对所述应变信号数据进行语义信息标注，得到数据集； 根据预设的多维分层变换MHT对所述数据集中的应变信号数据进行多尺度时空分解，根据分解结果得到高频分量和低频分量，并对所述高频分量和所述低频分量进行重构，得到重构特征； 将所述重构特征作为改进的ConvLSTM模型的输入，并将标注的语义信息作为改进的ConvLSTM模型的输出，对所述改进的ConvLSTM模型进行迭代训练，得到手语识别模型； 所述改进的ConvLSTM模型中包含RcGs门机制与施坦维加权注意力机制； 所述RcGs门机制位于所述改进的ConvLSTM模型的门控单元中，所述RcGs门机制通过调节门控信号来控制信息的流动，输入为前一时间步的隐藏状态和当前时间步的输入特征图，输出为经过门控机制处理后的特征图，所述RcGs门机制由改进的遗忘门、输入门、输出门组成； 改进的遗忘门的表示公式如下： ； 其中，为遗忘门的输出，为激活函数，为当前时刻输入，为前一时刻的隐藏状态，为遗忘门输入权重矩阵，为遗忘门隐藏状态权重矩阵，为遗忘门偏置项，tanh为双曲正切激活函数，为用于提取输入和隐藏状态交互特性的局部特征的权重矩阵，为稳定因子； 改进的输入门的表示公式如下： ； 其中，为输入门输出，为动态权重矩阵，为输入门输入权重矩阵，为输入门隐藏状态矩阵，为输入门偏置项，为指数调整速率，平衡非线性增强项的影响，为正数； 改进的输出门的表示公式如下： ； 其中，为输出门的输出，输出门输入权重矩阵，为输出门隐藏状态权重矩阵，为输出门偏置项，为存储网络的长期信息，为当前输入与前一时刻隐藏状态的关系强度系数； 所述施坦维加权注意力机制的输入为改进的ConvLSTM模型在各个时间步的特征表示，输出为经过注意力机制加权后的特征图； 将待识别手部动作的目标应变信号数据输入至所述手语识别模型中，得到与所述目标应变信号数据对应的语义信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。