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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利跨用户手部关节角度估计方法、系统及计算机设备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：CN115966015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211519626.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权跨用户手部关节角度估计方法、系统及计算机设备是由耿艳娟;龙昱丞;李光林设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨用户手部关节角度估计方法、系统及计算机设备在说明书摘要公布了：本申请提供的跨用户手部关节角度估计方法、系统及计算机设备，获取多位用户手部活动信号数据，根据所述手部活动信号数据构建多用户模型，通过新用户的训练数据对所述多用户模型进行校准，校准的所述多用户模型对新用户的手指关节角度进行估计，上述方法、系统及计算机设备利用多个用户的表面肌电信号和手指关节角度数据建立多用户模型，然后采用新提出的对抗迁移学习策略，使用新用户的部分训练数据校准多用户模型，校准后的模型能够实时估计人在连续运动过程中手部关节的关节角度，同时由于应用数据驱动的算法，避免了建立从肌电到生理模型的复杂实现过程。

本发明授权跨用户手部关节角度估计方法、系统及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种跨用户手部关节角度估计方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取多位用户手部活动信号数据，所述手部活动信号数据包括肌电信号及关节角度信号； 根据所述手部活动信号数据构建多用户模型； 通过新用户的训练数据对所述多用户模型进行校准； 校准的所述多用户模型对新用户的手指关节角度进行估计； 在根据所述手部活动信号数据构建多用户模型的步骤中，具体包括下述步骤： 获取多位用户的表面肌电信号和关节角度的训练数据，使用有监督的均方损失函数进行模型训练，得到多用户神经网络模型，所述多用户神经网络模型包括一特征融合模块、两个卷积模块和一个多层感知机模块，其中：特征提取模块由卷积或者自注意力机制组成，所述特征融合模块由卷积组成； 在通过新用户的训练数据对所述多用户模型进行校准的步骤中，具体包括下述步骤： 构建与所述多用户神经网络模型相同结构的新用户神经网络模型，并由训练好的所述多用户神经网络模型的权重进行初始化，使得初始参数和训练好后的多用户神经网络模型参数一样； 设置特征区域判别器，所述多用户神经网络模型的参数被冻结，所述新用户神经网络模型和所述特征区域判别器的参数被矫正和优化，以使多用户的特征域和新用户特征域之间的特征距离最小； 当所述特征区域判别器难以区分两个特征域并找到这两个特征域之间的最小距离，完成对所述多用户模型的校准。

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