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龙图腾网恭喜百果园技术(新加坡)有限公司申请的专利一种实时手势检测方法及装置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：CN114612832B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210249415.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种实时手势检测方法及装置是由裴超设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时手势检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种实时手势检测方法及装置。本申请实施例提供的技术方案通过获取待识别图像并将待识别图像输入到手势检测模型中进行手势识别，并根据手势检测模型输出的手势识别结果确定手势类型以及手势位置，该手势检测模型基于可分离卷积结构和残差结构提取输入图像的多个层级的原始特征图，减少特征提取的计算量，减小手势检测的计算量，并对多个原始特征图进行融合处理得到融合特征图，利用融合特征增强对目标的检测能力弥补参数量减小导致的性能损失，同时加强对于小目标和模糊场景的检测效果，再根据融合特征图进行手势识别并输出手势识别结果，可有效满足手势识别的实时性要求。

本发明授权一种实时手势检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种实时手势检测方法，其特征在于，包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入到训练好的手势检测模型中，以使所述手势检测模型基于所述待识别图像输出手势识别结果，所述手势检测模型配置为基于可分离卷积结构和残差结构获取输入图像的多个不同层级的原始特征图，对多个所述原始特征图进行融合得到多个融合特征图，并基于多个所述融合特征图进行手势识别并输出手势识别结果；基于所述手势检测模型输出的手势识别结果确定手势类型以及手势位置；所述手势检测模型包括层级特征提取网络、特征融合网络和分离式检测头部网络，其中：所述层级特征提取网络，配置为基于可分离卷积结构和残差结构获取输入图像的多个不同层级的原始特征图；所述特征融合网络，配置为对所述层级特征提取网络输出的最后一层所述原始特征图做下采样步长减半以及通道减半操作得到第一中间特征图，并将所述第一中间特征图和所述层级特征提取网络输出的倒数第二层原始特征图做逐元素相加，得到第二融合特征图；对所述第二融合特征图做下采样步长减半以及通道减半操作得到第二中间特征图，并将所述第二中间特征图和所述层级特征提取网络输出的倒数第三层原始特征图做逐元素相加，得到第三融合特征图；对所述第二融合特征图做下采样步长翻倍操作得到第三中间特征图，并将所述第三中间特征图和所述层级特征提取网络输出的最后一层所述原始特征图做逐元素相加，得到第一融合特征图；所述分离式检测头部网络，配置为基于多个所述融合特征图进行手势识别并输出手势识别结果，所述手势识别结果包括预测手势类别、手势置信度和预测手势位置；所述分离式检测头部网络在基于多个所述融合特征图进行手势识别并输出手势识别结果时，包括：针对每个所述融合特征图，通过基础卷积模块将所述融合特征图进行分离，得到第一分离特征图、第二分离特征图和第三分离特征图；利用1x1conv卷积核从所述第一分离特征图中确定预测手势类别，并利用softmax归一化模块对所述预测手势类别进行归一化处理；利用1x1conv卷积核从所述第二分离特征图中确定手势置信度，并利用sigmoid归一化模块将所述手势置信度归一化到0～1之间；利用1x1conv卷积核从所述第三分离特征图确定预测手势位置；输出包括所述预测手势类别、所述手势置信度和所述预测手势位置的手势识别结果。

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