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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于MPE-YOLOv5的手势识别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：CN116052266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210638879.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于MPE-YOLOv5的手势识别方法是由房宵杰;黄凯雯;屈程伟;田涛涛设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MPE-YOLOv5的手势识别方法在说明书摘要公布了：一种基于MPE‑YOLOv5的手势识别方法，它属于计算机视觉领域。本发明解决了现有轻量化网络模型对小目标的检测精度低、分类错误率高的问题。本发明方法所采取的主要技术方案为：步骤一、采集手势图像，并基于采集的手势图像构建训练数据集；步骤二、搭建MPE‑YOLOv5网络，利用构建的训练数据集对MPE‑YOLOv5网络进行训练；步骤三、利用训练好的MPE‑YOLOv5网络对待检测的单帧视频图像进行检测，得到对待检测图像中的手势目标定位结果以及分类结果。本发明方法可以应用于手势识别。

本发明授权一种基于MPE-YOLOv5的手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MPE-YOLOv5的手势识别方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、采集手势图像，并基于采集的手势图像构建训练数据集； 步骤二、搭建MPE-YOLOv5网络，利用构建的训练数据集对MPE-YOLOv5网络进行训练； 所述MPE-YOLOv5网络的结构中包括Backbone、Neck和Head三个部分，其中： Backbone部分包括CBH模块、Stage2单元、Stage3单元、Stage4单元以及Stage5单元；Stage2单元包括一个MobileNetv3模块和一个ECA注意力机制模块，Stage3单元包括两个MobileNetv3模块和一个ECA注意力机制模块，Stage4单元包括五个MobileNetv3模块和一个ECA注意力机制模块，Stage5单元包括三个MobileNetv3模块、一个SPPF模块以及一个ECA注意力机制模块； Neck部分包括第一C3模块至第六C3模块、第一CBS模块至第六CBS模块、第一上采样层至第三上采样层； Head部分包括第一卷积层至第四卷积层； 且MPE-YOLOv5网络中各部分之间的连接关系为： 将MPE-YOLOv5网络的输入作为CBH模块的输入，CBH模块的输出再依次经过Stage2单元、Stage3单元、Stage4单元以及Stage5单元； 将Stage5单元中ECA注意力机制模块的输出作为第五CBS模块的输入，第五CBS模块的输出再输入到第三上采样层，将Stage4单元中ECA注意力机制模块的输出与第三上采样层的输出进行拼接后，将拼接结果作为第五C3模块的输入； 第五C3模块的输出依次经过第三CBS模块和第二上采样层，再将第二上采样层的输出与Stage3单元中ECA注意力机制模块的输出进行拼接，将拼接结果作为第三C3模块的输入； 第三C3模块的输出依次经过第二CBS模块和第一上采样层，再将第一上采样层的输出与Stage2单元中ECA注意力机制模块的输出进行拼接，将拼接结果作为第一C3模块的输入； 将第一C3模块的输出作为Head部分的第一卷积层的输入； 将第一C3模块的输出作为第一CBS模块的输入，再将第一CBS模块的输出与第二CBS模块的输出进行拼接，将拼接结果作为第二C3模块的输入；第二C3模块的输出作为Head部分的第二卷积层的输入； 将第二C3模块的输出作为第四CBS模块的输入，再将第四CBS模块的输出与第三CBS模块的输出进行拼接，将拼接结果作为第四C3模块的输入；第四C3模块的输出作为Head部分的第三卷积层的输入； 将第四C3模块的输出作为第六CBS模块的输入，再将第五CBS模块的输出与第六CBS模块的输出进行拼接，将拼接结果作为第六C3模块的输入；第六C3模块的输出作为Head部分的第四卷积层的输入； 通过Head部分的第一卷积层至第四卷积层输出手势目标定位结果和手势分类结果； 步骤三、利用训练好的MPE-YOLOv5网络对待检测的单帧视频图像进行检测，得到对待检测图像中的手势目标定位结果以及分类结果。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。