北京字跳网络技术有限公司孙飞获国家专利权
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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利手柄定位方法、装置、穿戴设备、存储介质及程序产品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：CN116524383B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210068540.8，技术领域涉及：G06V20/20；该发明授权手柄定位方法、装置、穿戴设备、存储介质及程序产品是由孙飞;余海桃;吴涛设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本手柄定位方法、装置、穿戴设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本公开涉及一种手柄定位方法、装置、穿戴设备、存储介质及程序产品，可以降低环境因素对光学手柄定位的误检测概率与漏检测概率，提高光学手柄定位的识别精度和鲁棒性。该方法包括：获取包括手柄的目标图像；基于深度学习定位模型，对该目标图像中的手柄进行检测定位，得到第一区域位置信息，该第一区域位置信息用于指示该手柄在该目标图像中的位置；其中，该深度学习定位模型为根据不同环境下采集的训练样本数据训练得到的。
本发明授权手柄定位方法、装置、穿戴设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种手柄定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包括手柄的目标图像； 基于深度学习定位模型，对所述目标图像中的手柄进行检测定位，得到第一区域位置信息，所述第一区域位置信息用于指示所述手柄在所述目标图像中的位置； 其中，所述深度学习定位模型为根据不同环境下采集的训练样本数据对深度学习模型进行训练得到的，所述深度学习模型为对原始轻量级网络模型MobileNet-v2进行简化后得到的模型，所述深度学习模型包括主干网络和损失函数，所述主干网络为所述深度学习模型的特征提取部分，所述损失函数为所述深度学习模型的进行目标位置回归部分，所述主干网络包括2个网络块-1和2个网络块-2，且所述2个网络块-1和2个网络块-2交替连接。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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