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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种基于轻量化GLnet网络的手语识别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：CN116386129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310072228.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法及系统是由赵钦君;李学斌;申涛;徐元;孙明旭;孙斌;毕淑慧;马荔瑶;宋帅博;赵雷设计研发完成，并于2023-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法及系统，该方法包括：将N×M个标注手语词汇的手语视频作为训练样本集；对训练样本集中的手语视频进行预处理，获取每一手语视频对应的L帧手语连续帧图像；构建基于轻量化GLnet网络的手语识别模型，该GLnet网络为引入改进的Ghost模块的CNN‑LSTM网络；利用训练样本集训练手语识别模型；将待识别的手语视频进行预处理后输入至训练完成的手语识别模型中，输出识别结果。本发明在CNN‑LSTM网络的基础上引入改进的Ghost模块，构建轻量化GLnet网络，大幅降低网络模型的体积和计算量，实现高识别率的手语识别。

本发明授权一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化GLnet网络的手语识别方法，其特征是，包括： 获取M个手语词汇分别对应的N个手语视频，将N×M个标注手语词汇的手语视频作为训练样本集； 对训练样本集中的手语视频进行预处理，获取每一手语视频对应的L帧手语连续帧图像； 构建基于轻量化GLnet网络的手语识别模型；所述GLnet网络为引入改进的Ghost模块的CNN-LSTM网络； 改进的Ghost模块为G模块，Gnet网络为基于G模块改进的CNN网络，所述Gnet网络共包含六层，第一层为3ⅹ3的卷积层，以及其后紧跟的BN层、ReLu函数和3ⅹ3的最大池化层，中间四层分别为四个卷积核为3ⅹ3的G模块，最后一层为1ⅹ1的平均池化层，其中，每个G模块对应一个特征提取层； 将训练样本集中的手语连续帧图像输入手语识别模型中，利用训练样本集训练手语识别模型； 在训练过程中为损失函数引入标签平滑，引入标签平滑后标签的计算公式为： 其中，K表示总的类别数，θ是一个较小的超参数，y表示真实类别，表示第i个样本的标签； 将待识别的手语视频进行预处理后输入至训练完成的手语识别模型中，输出识别结果。

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