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龙图腾网获悉河北大学申请的专利基于多分支级联Transformer的手势分割网络装置和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：CN115393950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210830586.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多分支级联Transformer的手势分割网络装置和方法是由崔振超;周国宇;齐静设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分支级联Transformer的手势分割网络装置和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多分支级联Transformer的手势分割网络装置和方法，装置包括有度卷积神经网络DCNN，对原始手势图像进行特征提取后得到中间特征图。多分支级联Transformer模块MBCT，包括有多个级联在一起的Transformer分支，每个Transformer分支均包括有串接在一起的PatchPartition层、LinearEmbedding层和多窗口自注意力块MWSA。解码器，用于恢复为与原始手势图像相同大小的尺寸。本发明的分割结果手部边缘部分更加平滑，对复杂背景的去除能力更强，具有较强的鲁棒性和有效性。本发明在光照不均匀、背景噪音复杂以及手势形状多变等情况下，具有较高的准确性以及较强的鲁棒性。

本发明授权基于多分支级联Transformer的手势分割网络装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支级联Transformer的手势分割网络装置，其特征是，包括有： 深度卷积神经网络DCNN，对原始手势图像进行特征提取后得到中间特征图； 多分支级联Transformer模块MBCT，包括有多个级联在一起的Transformer分支，每个Transformer分支均包括有串接在一起的PatchPartition层、LinearEmbedding层和多窗口自注意力块MWSA；以及 解码器，用于恢复为与原始手势图像相同大小的尺寸； 所述深度卷积神经网络DCNN接收原始手势图像进行运算后，将运算结果一路输入到多分支级联Transformer模块MBCT内，另一路和多分支级联Transformer模块MBCT的运算结果进行叠加后，得到叠加后的手势图像，输入到解码器中； 所述多分支级联Transformer模块MBCT接收深度卷积神经网络DCNN输送的手势图像并进行运算，并将运算结果与深度卷积神经网络DCNN的运算结果进行叠加，得到叠加后的手势图像，输入到解码器中； 所述解码器接收原始手势图像和叠加后的手势图像，进行解码，得到对应的手势分割图像； 每个所述Transformer分支首先将中间特征图送入PatchPartition层，PatchPartition层利用卷积操作对特征图进行下采样，将中间特征图划分为非重叠的patch，得到划分好patch之后的特征图； LinearEmbedding层将PatchPartition层输出的特征图的维度变为特定的维度，表示为C； 多窗口自注意力块MWSA接收LinearEmbedding层输出的特定图，对其提取手势的多尺度特征； Transformer分支将经过多窗口自注意力块MWSA后的输出结果，经过PatchMerging层后传送到下一Transformer分支中，与下一Transformer分支的LinearEmbedding层输出融合后，进入到多窗口自注意力块MWSA进行特征提取；最后一个Transformer分支的输入包含了前几个Transformer分支提取到的手势特征； 每个所述Transformer分支的输出结果自底向上逐层进行上采样操作，并将结果逐级进行串联，得到总的特征图。

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