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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于表面肌电信号的手势识别优化方法、系统及终端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：CN115631537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211351113.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于表面肌电信号的手势识别优化方法、系统及终端是由王金武;顾越兴;刘同有;刘海涛;杨涵;沈宇凌设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表面肌电信号的手势识别优化方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明的基于表面肌电信号的手势识别优化方法、系统及终端，从表面肌电数据和其构建的图像数据两个模态的角度对手势进行了更精确的分类和识别，并且仅需要表面肌电信号采集设备，采集方式更为简单便携且成本更低，还使用了一种具有竞争力的特殊注意力机制来学习手势区域的特征权重，使不同手势之间的区分度更高。

本发明授权基于表面肌电信号的手势识别优化方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于表面肌电信号的手势识别优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取由表面肌电信号采集设备采集的表面肌电信号； 对所述表面肌电信号进行预处理，以获得表面肌电预处理信号； 对所述表面肌电预处理信号构建图像模态，以获得图像模态数据； 分别对所述表面肌电预处理信号以及图像模态数据提取特征，以获得多个信号区间分别所对应的信号模态特征以及图像模态特征； 将各信号区间分别所对应的信号模态特征以及图像模态特征进行拼接，获得对应各信号区间的模态特征； 基于各信号区间的模态特征，确定各信号区间的特征权重； 基于各信号区间的特征权重，根据各信号区间的模态特征获得对应表面肌电信号所对应的识别结果； 其中，所述对所述表面肌电预处理信号构建图像模态，以获得图像模态数据包括：基于采用设定滑动窗口，由所述表面肌电预处理信号转化为对应多个信号区间的图像模态图； 所述分别对所述表面肌电预处理信号以及图像模态数据提取特征，以获得多个信号区间分别所对应的信号模态特征以及图像模态特征包括：利用所述设定滑动窗口，对所述表面肌电预处理信号提取特征以及降维，以获得各信号区间的信号模态特征；从各信号区间的图像模态图分别提取获得对应各信号区间的图像模态特征； 所述基于各信号区间的模态特征，确定各信号区间的特征权重包括：根据各信号区间的模态特征计算各信号区间之间的相似度；根据各信号区间之间的相似度获得各信号区间的特征权重； 采用sigmoid函数计算各信号区间之间的相似度，包括：对拼接后的特征进行特征自适应获得信号区间的特征权重；其中， 自适应部分引入一种特殊注意力机制来学习不同信号区间之间的关联性，通过权重矩阵来自发地找到信号区间之间的相似度关系，以达到优化多模态特征从而精准识别的效果，注意力模型初始化了n组Q、K、V矩阵，其中n值指代形成特征的额外通道数，对应矩阵的表达式如式1、式2所示： Qi＝WQ*xi,Kj＝WK*xji≠j；1 其中，WQ、WK分别为两个不同信号区间的特征矩阵，xi、xj为对应输入的特征向量，ωi为sigmoid函数激活后信号区间特征的权重，即相似度。

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