中山大学王涛获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于时空解耦图卷积网络的手势识别方法和装置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：CN120431603B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510531178.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于时空解耦图卷积网络的手势识别方法和装置是由王涛;詹倩倩;杨丙三;汪鸿润;刘波;高琛;胡佳鑫设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时空解耦图卷积网络的手势识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空解耦图卷积网络的手势识别方法和装置，利用旧任务数据训练得到的教师模型生成反演样本数据，再将此反演样本数据与当前任务数据进行融合，构成包含旧任务的知识与新任务的特征的融合数据集，通过在融合数据集上采用域一致性正则化损失函数和类别边界分离正则化损失函数对学生模型进行增量更新，不仅缓解了由于新旧样本域差异引起的特征漂移问题，而且构建了清晰的新旧类别决策边界，从而有效防止了灾难性遗忘现象，以使在动态环境中下进行手势识别任务时，既确保了当前学生模型对新数据的快速适应，也保持了对于旧任务的知识的稳定存储，从而提高在动态场景中手势识别的准确性。
本发明授权一种基于时空解耦图卷积网络的手势识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时空解耦图卷积网络的手势识别方法，其特征在于，包括： 获取教师模型和旧任务标签，基于所述教师模型、预设随机噪声和所述旧任务标签，生成反演样本数据；所述教师模型基于旧任务数据训练得到； 获取当前任务数据，基于所述反演样本数据和所述当前任务数据进行数据融合，生成融合数据集； 获取初始学生模型，所述初始学生模型包括图卷积网络、时序卷积网络和时空注意力模块； 基于所述融合数据集、域一致性正则化损失函数和类别边界分离正则化损失函数对所述初始学生模型进行增量更新，获取当前学生模型； 基于所述当前学生模型对所述当前任务数据进行手势识别，获取当前任务数据的手势识别结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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