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龙图腾网获悉天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)申请的专利一种基于WIFI-CSI多尺度特征融合的手势识别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：CN119939406B 。

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：202411743021.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于WIFI-CSI多尺度特征融合的手势识别方法是由赵志彪;李振;何育浪;孟庆宽设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WIFI-CSI多尺度特征融合的手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WIFI‑CSI多尺度特征融合的手势识别方法，该手势识别方法基于手势识别模型，手势识别模型，包括：特征提取模块和手势识别模块，其中，特征提取模块包括：多尺度特征融合模块1、多尺度特征融合模块2、深度‑池化模块和门控循环单元模块，多尺度特征融合模块1的输入为样本xinput1，每个样本为人体坐标系下速度谱在时间帧维度上组成的三维数据。手势识别模块的输出为预测的手势活动类别，该手势识别模型提高了训练效率以及预测的准确率，准确率为84.30±0.31％。

本发明授权一种基于WIFI-CSI多尺度特征融合的手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种手势识别模型，其特征在于，包括：特征提取模块和手势识别模块，其中，特征提取模块包括：多尺度特征融合模块1、多尺度特征融合模块2、深度-池化模块和门控循环单元模块，多尺度特征融合模块1的输入为样本、输出为特征向量，多尺度特征融合模块1用于提取每个样本中的特征并对其进行多尺度特征融合；多尺度特征融合模块2的输入为特征向量、输出为特征向量，多尺度特征融合模块2用于提取特征向量中特征并对其进行多尺度特征融合；深度-池化模块的输入为特征向量、输出为特征向量，深度-池化模块用于提取特征向量的特征并进行降维；门控循环单元模块的输入为特征向量、输出为特征向量H，门控循环单元模块用于提取特征向量的时间特征，得到特征向量H； 手势识别模块的输入为特征向量H、输出为预测的手势活动类别； 每个样本为人体坐标系下速度谱在时间帧维度上组成的三维数据； 多尺度特征融合模块1为融合结构； 所述融合结构包括：上分支结构、下分支结构和加和模块，上分支结构包括：依次连接的空洞卷积模块、第一批量归一化层、PReLU激活函数和第一CBAM，下分支结构包括：依次连接的第一深度可分离卷积模块、第二批量归一化层、ReLU激活函数和第二CBAM，加和模块用于将第一CBAM的输出和第二CBAM的输出逐元素进行加和，得到特征向量； 多尺度特征融合模块2包括：填充模块和所述融合结构，填充模块用于进行padding=1的填充操作，所述填充模块与多尺度特征融合模块2内融合结构中空洞卷积模块连接，所述填充模块和多尺度特征融合模块2内融合结构中第一深度可分离卷积模块同时接收特征向量。

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天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)，其通讯地址为：300222 天津市河西区大沽南路1310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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