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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于超声波的手写识别方法、系统及移动端和服务器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：CN114118171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202111508356.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于超声波的手写识别方法、系统及移动端和服务器是由金雪怡;王东设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超声波的手写识别方法、系统及移动端和服务器在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于超声波的手写识别方法、系统及移动端和服务器，本申请将超声波与手写识别结合，提出了一种新的输入方式，通过CTC损失与LSTM结合的机器学习技术，系统实现了对手写输入的实时识别；采用自相关序列搭载之后的超声波，提高了针对环境变化的鲁棒性，在跨环境实验中达到了较高的字母识别准确率；通过机器学习模型对单词间间隔具有良好的分割能力，能够支持连续的手写输入识别，解决了长序列输入在实际应用中难以分割的问题，并部分解决了无源感知面临的跨环境问题，展现了超声波无源识别在商用领域上的巨大潜力。

本发明授权基于超声波的手写识别方法、系统及移动端和服务器在权利要求书中公布了：1.基于超声波的手写识别方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括： 获取移动端上传的表征有手写动作的超声波音频文件；所述超声波音频文件由所述移动端的扬声器播放加载有调制为超声波频段的GTS原始序列的超声波音频信号后，经过麦克风接收所述移动端附件的手写动作反射的超声波音频信号并打包得到；其中，所述GTS原始序列为GSMTrainingSequence，即GSM训练序列； 依据所述超声波音频文件获取其内包含的GTS手写序列，据以计算表征手写动作的信道脉冲响应特征；其过程包括：下采样所述超声波音频文件并解调得到连续的GTS手写序列；将连续的GTS手写序列分割为多个的GTS手写序列片段； 所述将连续的GTS手写序列分割为多个的GTS手写序列片段，包括： 利用GTS序列的自相关性对连续的GTS手写序列的进行窗口滑动；分别与GTS原始序列计算皮尔逊相关系数，将系数接近1或-1的位置作为切割点，以分割出多个GTS手写序列片段，以供分别提取信道脉冲响应特征；其中，所述GTS原始序列是移动端预先调制至超声波频段并生成超声波音频信号，并通过播放以采集反射回的包含有表征手写动作的GTS手写序列； 提取信道脉冲响应特征的实部、虚部以及对应时间维度的差值数据，作为多维特征输入到神经网络模型，以提取手写动作序列中与不同单词或字母关联的深度特征； 基于双向LSTM和CTC损失函数构建的时序模型，以训练手写动作序列对应单词或字母维度的概率预测向量，以供识别手写动作对应的单词结果并传回移动端； 其中，所述基于双向LSTM和CTC损失函数构建的时序模型，以训练手写动作序列对应单词或字母维度的概率预测向量，包括： LSTM通过一个全连接层减少输出数据的数量，通过SoftMax归一化函数获得每个单元对应的字母的概率； 给定单词a，所有与a等价的输出π，那么CTC损失函数的计算过程为： 其中，B-1a是反函数，正函数Bπ＝a表示π等价于a这个单词，反函数表示所有这种π的组合；Pra|x表示输出结果x条件下结果等价于a的可能性。

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