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龙图腾网恭喜上海航空电器有限公司申请的专利一种基于计算机视觉的智能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：CN113778219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202010524454.4，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于计算机视觉的智能手势识别方法是由王盛;王魏平;胡仕楠设计研发完成，并于2020-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的智能手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于计算机视觉的智能手势识别方法，包含有，步骤S1，提供一深度图像，其中，所述深度图像中含有一手势；步骤S2，图像预处理所述深度图像，得到所述深度图像中含有所述手势的部分；步骤S3，提供一神经网络模型，以所述深度图像中含有所述手势的部分作为所述神经网络模型的输入，利用所述神经网络模型回归所述手势中各关节点空间位置；步骤S4，确定所述手势的手指弯曲状态及手指空间方向；步骤S5，提供一手势类型数据库；以及，步骤S6，确定所述手势的手势类型。本发明的有益效果在于：为手势识别问题提供系统的解决方法，识别精度高，识别手势类型多，而且识别类型易扩展。

本发明授权一种基于计算机视觉的智能手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的智能手势识别方法，其特征在于，包含有，步骤S1，提供一深度图像，其中，所述深度图像中含有一手势；步骤S2，图像预处理所述深度图像，得到所述深度图像中含有所述手势的部分；步骤S3，提供一神经网络模型，以所述深度图像中含有所述手势的部分作为所述神经网络模型的输入，利用所述神经网络模型回归所述手势中各关节点空间位置；步骤S4，根据所述手势中各关节点空间位置，确定所述手势的手指弯曲状态及手指空间方向；步骤S5，提供一手势类型数据库，所述手势类型数据库中具有关于各种手势类型对应的手指弯曲状态及手指空间方向的数据；以及，步骤S6，根据所述手势的所述手指弯曲状态、所述手指空间方向及所述手势类型库，确定所述手势的手势类型；步骤S3中，所述神经网络模型的骨干网络采用ResNet50网络模型去除顶层全连接层，其中的神经网络分支的数量为6个，分别对应输出的是手掌关节点、拇指、食指、中指、无名指及小拇指上的各4个关节点，将各所述神经网络分支的输出合并，得到所述手势的所有关节点的三维空间位置；每个所述神经网络分支均由卷积层、全局平均池化层及全连接层组成。

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