中南大学张昊获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于深度学习的手语词汇识别方法、系统、设备及介质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：CN115830711B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211500177.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于深度学习的手语词汇识别方法、系统、设备及介质是由张昊;刘增辉;林立新;孙意翔;肖婴然;李昆霖设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的手语词汇识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的手语词汇识别方法、系统、设备及介质，本方法通过获取手语视频；将手语视频输入至训练好的人体姿态估计网络模型中进行第一特征提取，获得手语视频中的heatmap图；通过基于时序轻量的特征快速筛选模型进行第二特征提取，获得heatmap空间特征；将heatmap空间特征进行人体关键点信息的空间特征筛选，获得人体关键点空间特征；通过带有attention机制的双向LSTM时间序列模型进行特征学习，获得手语视频学习结果；通过全连接层和softmax层进行分类和编码，获得手语视频分类编码结果；根据手语视频分类编码结果，查询得到手语词汇识别结果。本发明能够提高手语识别的准确度。
本发明授权基于深度学习的手语词汇识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的手语词汇识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的手语词汇识别方法包括： 获取手语视频； 将所述手语视频输入至训练好的人体姿态估计网络模型中进行第一特征提取，获得所述人体姿态估计网络模型输出的手语视频中的heatmap图； 通过基于时序轻量的特征快速筛选模型对所述heatmap图进行第二特征提取，获得heatmap空间特征； 将所述heatmap空间特征进行人体关键点信息的空间特征筛选，获得人体关键点空间特征； 将所述人体关键点空间特征通过带有attention机制的双向LSTM时间序列模型进行特征学习，获得所述带有attention机制的双向LSTM时间序列模型输出的手语视频学习结果； 将所述手语视频学习结果通过全连接层和softmax层进行分类和编码，获得手语视频分类编码结果； 根据所述手语视频分类编码结果，查询得到手语词汇识别结果。
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