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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于动态可变金字塔的智能手柄鼠标控制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：CN119861833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510048881.2，技术领域涉及：G06F3/0354；该发明授权基于动态可变金字塔的智能手柄鼠标控制方法及系统是由谢梦莹;郑涵宇设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态可变金字塔的智能手柄鼠标控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于动态可变金字塔的智能手柄鼠标控制方法及系统，该系统集成了多模态维感立体感知系统模块，实时采集压力分布、触摸轨迹和摇杆运动数据，动态生成多模态特征矩阵；引入动态可变尺度金字塔模块，通过实时调整权重、下采样步长及动态尺度切换等，提取局部与全局特征，实现多尺度信息融合与精准适配；采用多层次神经网络模型，建立模态间的交互关系，融合多尺度特征，精准识别复杂操作模式。本发明基于实时操作与历史数据，生成个性化反馈与优化策略，显著提升交互效率与适应性；有效解决了手指不便人群在传统设备操作中的障碍，实现了智能、高效的人机交互控制。

本发明授权基于动态可变金字塔的智能手柄鼠标控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态可变金字塔的智能手柄鼠标控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 多模态数据采集：基于多模态维感立体传感系统，实时采集用户操作时的多模态数据，包括压力感知数据、触摸路径数据及运动轨迹数据； 数据处理与动态特征生成：对采集的多模态数据进行时间同步校正和归一化处理，生成多模态动态特征矩阵； 动态可变尺度特征提取：通过动态可变尺度金字塔模块对多模态动态特征矩阵进行智能化分解，提取全局与局部多层次特征； 权重动态优化：通过全局-局部协同动态权重调节机制对全局与局部多层次特征进行融合，生成综合特征矩阵； 特征建模与融合：通过时空图神经网络、超图神经网络和时序递归网络构建智能建模体系，利用智能建模体系对综合特征矩阵进行处理，形成多模态融合的综合操作特征； 输出用户操作指令：通过综合操作特征生成用户操作指令：包括拖动、点击、旋转的复杂交互指令，支持手指操作不便用户完成多样化交互任务； 所述通过动态可变尺度金字塔模块对多模态动态特征矩阵进行智能化分解的方法为：根据操作模式动态调整下采样步长：当特征变化平缓时，采用下采样步长以聚焦于宏观趋势的捕获，包括整体操作轨迹、全局压力分布或大范围动作的连续性；而当特征变化剧烈时，系统动态缩小下采样步长，深入提取操作的精细化特征，包括局部区域的快速压力变化、小幅运动路径或细微的触摸轨迹，从而实现从全局趋势到局部细节的多尺度信息提取； 根据多模态特征变化情况动态调整下采样比例： 其中，表示第l层特征矩阵的变化量，ε为特征变化阈值，α和β为步长缩放系数；表示t-1时刻节点i的特征值；表示t时刻节点i的特征值； 多尺度特征融合：各层特征通过智能加权机制融合，生成动态特征金字塔，综合全局与局部信息：Hfusion＝concatHlocal,Hglobal，其中，Hfusion表示融合后的动态特征金字塔矩阵；Hlocal表示局部特征矩阵；Hglobal表示全局特征矩阵； 所述全局-局部协同动态权重调节机制的公式如下： 其中，表示t+1时刻节点i的特征值；表示t时刻相邻节点j的特征值；wij表示节点i和j之间的连接权重；σ·表示激活函数；Ni为节点i的邻居节点集合； 所述利用智能建模体系对综合特征矩阵进行处理，形成多模态融合的综合操作特征的方法为： 首先，通过时空图神经网络对单个传感器节点的局部动态特征进行捕捉；针对不同模态数据，构建邻接矩阵和动态特征更新机制： 其中，bi表示节点i的偏置项； 其次，利用超图神经网络对多模态数据的跨模态交互特性进行建模；不同模态数据作为节点输入，构建高阶超图结构，其中每条超边连接多个模态节点，表示模态间的高阶关联；节点特征更新机制如下： 其中，we为超边的权重，j′∈e表示超边中的节点集合，Ei为节点i所连接的超边集合；最后，结合时序递归网络对多模态特征的时间维度动态变化进行建模；针对节点特征矩阵的时间演变，采用时序递归机制： Ht＝fHt-1,Xt 其中，Ht表示t时刻的节点状态，Xt为t时刻的输入数据，f为递归函数。

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