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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所申请的专利一种多通道手势识别方法以及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：CN119970010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510291766.8，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种多通道手势识别方法以及装置是由郭凯;刘畅;丁猛猛;吴翠翠;卢成鸿设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多通道手势识别方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多通道手势识别方法以及装置，属于康复领域，采集手部动作时的N通道肌电信号以及指腹与抓取物体之间的实时压力信号；根据实时压力信号对N通道肌电信号进行预处理；将预处理后的N通道肌电信号整合成信号矩阵：对信号矩阵依次提取时域、频域、时频域和空间关联的特征，将每个时间帧的所有特征按时间顺序拼接形成高维特征矩阵；将高维特征矩阵输入至动态时空图卷积网络模型，动态时空图卷积网络模型进行手势及力度识别，形成手势分类概率分布以及力度分级概率分布，并输出结果，通过上述步骤，能够对复杂手势以及不同力度的手势进行准确分类识别。

本发明授权一种多通道手势识别方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种多通道手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 信号采集：电极设置于前臂，采集手部动作时的N通道肌电信号，N为大于1的整数；压力传感器设置于指腹，采集指腹与抓取物体之间的实时压力信号； 信号预处理：通过实时压力信号计算滤波器的动态截止频率范围，根据所述频率范围对每一通道的肌电信号进行自适应带通滤波；对滤波后的每一通道的肌电信号进行小波阈值降噪，对降噪后的每一通道的肌电信号进行基于压力值参数补偿的的多模态归一化；将归一化后的N通道肌电信号整合成信号矩阵； 特征提取：对信号矩阵依次提取时域、频域、时频域和空间关联的特征，将每个时间帧的所有特征按时间顺序拼接形成高维特征矩阵； 构建模型：采用双向LSTM网络学习手势动作的时序演化规律，构建解剖学约束的肌肉连接图，通过图卷积捕获多通道空间相关性；设计通道-时序联合注意力权重形成动态时空图卷积网络模型； 结果输出：将高维特征矩阵输入至动态时空图卷积网络模型，动态时空图卷积网络模型进行手势及力度识别，形成手势分类概率分布以及力度分级概率分布，当概率大于等于第一阈值时，直接输出结果；当概率大于等于第二阈值并小于第一阈值时，触发滑动窗口加权投票；当概率小于第二阈值时触发重新采样。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，其通讯地址为：215163 江苏省苏州市高新区科技城科灵路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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