国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;西安交通大学杨传凯获国家专利权
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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;西安交通大学申请的专利基于RetinaHand轻量化红外图像手部检测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：CN115346243B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210992581.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于RetinaHand轻量化红外图像手部检测方法是由杨传凯;任双赞;张晓兰;刘树桦;李旭;师一卿;杨倬;郭歌;杨昌建;郝东新;刘晶;王子为;侯喆;葛晨阳;周艳辉设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于RetinaHand轻量化红外图像手部检测方法在说明书摘要公布了：一种基于RetinaHand轻量化红外图像手部检测方法，包括如下步骤：S100：采用基于RetinaHand的手部检测网络生成手部区域图像；S200：对于所述生成的手部区域图像进行增强处理。该方法具有延时短、手部检测定位准、支持实时生成的特点，可广泛用于智能车、智能家居、机器人等领域的自然交互。
本发明授权基于RetinaHand轻量化红外图像手部检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RetinaHand轻量化红外图像手部检测方法，包括如下步骤： S100：采用基于RetinaHand的手部检测网络生成手部区域图像，其中，针对输入的红外手势图像视频，逐帧进行手部检测，一旦检测到手部，提取手部区域经图像缩放后得到固定分辨率的手部区域图像； S200：对于所述生成的手部区域图像进行增强处理； 步骤S100进一步包括如下步骤： S101：先验锚框的生成以及锚框和目标框的匹配； S102：整个基于RetinaHand的手部检测网络从输入到输出的映射过程； S103：将所得到的特征图分别经过目标框回归分支，置信度分类分支回归出手部在当前坐标系下的坐标和前景背景的概率； 步骤S102进一步包括如下步骤： S1021：输入图像经过一个由卷积层堆叠所构成的骨干网络进行特征提取； S1022：将骨干网络中间某两层的特征以及最后一层的特征抽取出来送入多尺度特征融合处理模块进行处理； S1023：经过特征融合后得到3层特征，此时的特征经过大卷积核构成的特征精炼模块进一步进行特征提取，扩大特征图的感受野。
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