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龙图腾网恭喜北京理工华汇智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的静态手势识别方法及系统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：CN115147932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210920451.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于深度学习的静态手势识别方法及系统是由张伟民;张棣;张泽宇设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的静态手势识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的静态手势识别方法及系统，所述识别方法包括如下步骤：将带有静态手势的待识别图像输入所述主干网络进行特征提取，获得所述待识别图像的特征图；将所述特征图分别输入所述检测网络和所述分割网络，利用所述检测网络对所述特征图进行目标检测，获得预测框，利用所述分割网络对所述特征图进行前景分割，获得前景热图，并利用所述预测框对所述前景热图进行裁剪，获得目标热图；将所述目标热图输入所述分类网络进行静态手势的识别。本发明基于深度学习神经网络模型实现了静态手势的识别，并且检测网络和分割网络可以并行执行，相比于级联式神经网络，拥有更小的参数量、更短的实行时间和更高的效率。

本发明授权一种基于深度学习的静态手势识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的静态手势识别方法，其特征在于，所述识别方法基于训练后的深度学习神经网络模型，所述深度学习神经网络模型包括第一神经网络子模型和第二神经网络子模型，所述第一神经网络子模型包括主干网络、及与所述主干网络连接且并行设置的检测网络和分割网络，所述第二神经网络子模型包括分类网络；所述识别方法包括如下步骤：将带有静态手势的待识别图像输入所述主干网络进行特征提取，获得所述待识别图像的特征图；将所述特征图分别输入所述检测网络和所述分割网络，利用所述检测网络对所述特征图进行目标检测，获得预测框，利用所述分割网络对所述特征图进行前景分割，获得前景热图，并利用所述预测框对所述前景热图进行裁剪，获得目标热图；所述目标为用于表征静态手势的手部区域，所述目标热图为手部区域的热图；将所述目标热图输入所述分类网络进行静态手势的识别。

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