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龙图腾网获悉深圳市英唐智能控制股份有限公司申请的专利基于电容信号值比对学习的手套触控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：CN120631185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511096003.4，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于电容信号值比对学习的手套触控识别方法是由胡庆周;蒋伟东;荣扬;田明;王诗宇设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电容信号值比对学习的手套触控识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于电容信号值比对学习的手套触控识别方法，涉及手套触控识别技术领域，包括如下步骤：采用高灵敏度电容传感器阵列对电容变化进行实时监测；提取电容变化的电容特征，所述电容特征包括空间特征、时域特征和信号特征；上传测试数据并由比对学习模型对测试数据的电容特征进行深度学习；通过比对学习模型对实时的电容特征进行分析，对触控和误触进行判断；本发明用于解决现有的手套触控识别技术还存在适用性和准确性都较低，导致容易对手套的触控操作形成误判的问题。

本发明授权基于电容信号值比对学习的手套触控识别方法在权利要求书中公布了：1.基于电容信号值比对学习的手套触控识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 采用高灵敏度电容传感器阵列对电容变化进行实时监测，包括如下子步骤： 所述高灵敏度电容传感器阵列为n×m的阵列，将处于第n行第m列的高灵敏度电容传感器标记为Sn,m，n和m均为正整数，将同一时刻采集到的Sn,m统称为单次信号； 将Sn,m的电容信号标记为Cn,m，获取预设的反应时长和高灵敏度电容传感器阵列的采样频率，分别标记为RT和SF； 计算RT×SF，将计算结果标记为ST，获取连续ST次采集的单次信号，按照采集时间的先后顺序对单次信号进行编号，通过符号Qi表示，i为正整数且i为Q的序号，将Qi中的Cn,m标记为Cin,m； 计算Cin,m-Ci-1n,m，将大于变化阈值的计算结果标记为Tin,m，所述Tin,m即为电容变化； 提取电容变化的电容特征，包括如下子步骤： 所述高灵敏度电容传感器阵列中的高灵敏度电容传感器呈网格分布，将Tin,m对应的网格标记为Gin,m； 将Gmaxin,m组成的图形命名为按压区域，通过轮廓提取算法提取按压区域的轮廓，命名为按压轮廓，所述按压轮廓即为空间特征，max为最大值运算符； 针对i的每一个取值，获取Tin,m的最大值和最小值，分别标记为MaxTi和MinTi； 以i为X轴，以电容变化为Y轴构建平面直角坐标系，命名为时间特性图，将每一个MaxTi和MinTi按照i录入时间特性图，将时间特性图中由MaxTi构成的坐标点命名为高位信号点，将时间特性图中由MinTi构成的坐标点命名为低位信号点； 分别对高位信号点和低位信号点进行线性回归，得到高位信号趋势线和低位信号趋势线，获取高位信号趋势线和低位信号趋势线的斜率，分别命名为高位信号变化趋势和低位信号变化趋势，分别通过符号HSC和LSC表示，所述高位信号变化趋势和低位信号变化趋势即为时域特征； 获取Tmaxin,m，按照从小到大的顺序对Tmaxin,m进行编号，通过符号Rj表示，其中，j为非零自然数且j为R的序号； 以j为X轴，Rj为Y轴建立平面直角坐标系，命名为信号特性图，将Rj按照j录入信号特性图，对信号特性图进行线性回归，得到信号强度趋势线，获取信号强度趋势线的斜率，命名为信号强度趋势斜率，所述信号强度趋势斜率即为信号特征，所述电容特征包括空间特征、时域特征和信号特征； 上传测试数据并由比对学习模型对测试数据的电容特征进行深度学习； 通过比对学习模型对实时的电容特征进行分析，对触控和误触进行判断。

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深圳市英唐智能控制股份有限公司，其通讯地址为：518100 广东省深圳市宝安区新安街道海旺社区宝兴路6号海纳百川总部大厦B座6层、7层、8层；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”。

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