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龙图腾网获悉湖北大学;华中师范大学申请的专利基于3D人体姿态估计的课堂教学手势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：CN114120443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111359586.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于3D人体姿态估计的课堂教学手势识别方法及系统是由刘婷婷;杨兵;刘海;张昭理;吴潇楠;陈胜勇;李友福设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于3D人体姿态估计的课堂教学手势识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于3D人体姿态估计的课堂教学手势识别方法及系统。该方法包括步骤：S1，采集教学过程中教师和学生的红外视频流和RGB‑D视频流；S2，获取教师行为数据流、教师3D点云数据流、学生行为数据流和学生3D点云数据流；S3，将教师行为数据流和教师3D点云数据输入到教师识别模型中，获得教师手势骨架特征识别结果，将学生行为数据流和学生3D点云数据输入到学生识别模型中，获得学生头部姿态识别结果；S4，根据教师手势骨架特征识别结果和学生头部姿态识别结果确定教师教学手势。本发明可以从教学视频流中准确获取教师手势信息，从而为评价和提高教师非言语能力、引导学生注意力、高效控制电子屏幕等应用提供了技术基础。

本发明授权基于3D人体姿态估计的课堂教学手势识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于3D人体姿态估计的课堂教学手势识别方法，其特征在于，包括步骤： S1，采集教学过程中教师和学生的红外视频流和RGB-D视频流； S2，根据红外视频流和RGB-D视频流获取教师行为数据流、教师3D点云数据流、学生行为数据流和学生3D点云数据流；所述S2包括子步骤：将教师RGB-D视频流分解为教师RGB视频流和教师3D点云数据流，将学生RGB-D视频流分解为学生RGB视频流和学生3D点云数据流；将教师红外视频流和教师RGB视频流进行融合，获得教师行为数据流，将学生红外视频流和学生RGB视频流进行融合，获得学生行为数据流；其中，将同一对象的红外视频流和教学RGB视频流中的每个像素点按照一定的比例融合：I＝ωIRGB+1-ωIi；IRGB表示RGB视频流中的第t帧RGB图像；Ii表示高清红外视频流中第t帧高清红外图像，ω表示融合的比例； S3，将教师行为数据流和教师3D点云数据输入到教师识别模型中，获得教师手势骨架特征识别结果，将学生行为数据流和学生3D点云数据输入到学生识别模型中，获得学生头部姿态识别结果；所述教师识别模型的第一识别模块用于获取教师手势关键点热图；包括：预先设定N个关键点的父子关系，对于第n个关键点，1≤n≤N，其与其父关键点的连线构成了第一向量，其与其子关键点的连线构成了第二向量，若第一向量与第二向量的夹角大于预设值，则该第n个关键点的关键点热图为椭球型热图，否则为球型热图，对于不存在父关键点或子关键点的关键点，则直接采用球型热图；其中，关键点的编码方式为： i,j,k表示关键点坐标，即关键点对应的球型热图的圆心，此时e,m,n表示关键点i,j,k的关键点球型热图中的坐标点位置；i′,j′,k′表示旋转后的关键点坐标，即关键点对应的椭球型热图的球心，此时e,m,n表示坐标i′,j′,k′的关键点椭球型热图中的坐标点位置；τ为预设的夹角阈值；δ为常数；a，b，c分别表示椭球型热图中沿x轴的赤道半径，沿y轴的赤道半径和沿z轴的极半径；β表示关键点与其父关键点、子关键点构成的两个向量间的夹角； S4，根据教师手势骨架特征识别结果和学生头部姿态识别结果确定教师教学手势。

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湖北大学;华中师范大学，其通讯地址为：430062 湖北省武汉市武昌区友谊大道368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”。