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龙图腾网获悉高思涵申请的专利一种基于单手手势的两位数字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：CN115311741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210890756.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于单手手势的两位数字识别方法是由高思涵设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单手手势的两位数字识别方法在说明书摘要公布了：一种基于单手手势的两位数字识别方法，包括特征提取与识别判断部分。特征提取部分使用可重参数化VGG卷积神经网络，提取表示个位数字的静态手势与表示十位数字的动态手势的手部位置坐标和21个手骨特征点坐标，计算不同手势的手掌方向、各关节点与其相邻骨关节点的夹角角度，以及动态手势各帧的变化程度，保存为字典。识别判断部分就是将视频段以帧的形式按时间顺序输入可重参数化VGG卷积神经网络中，经过特征提取过程得到手掌方向、指关节角度及变化程度，与保存的字典进行相似度匹配，最后输出匹配结果作为单手手势的数字识别结果。本方法可以根据单手手势识别0～99的数字，相对现有技术扩宽了识别范围。

本发明授权一种基于单手手势的两位数字识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单手手势的两位数字识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、使用RGB摄相机采集表示0～99的单手手势视频；其中，个位上的数字以静态动作表示，十位上的数字以做出对应个位数字后弯曲的动态动作表示； 步骤2、构建RepVGG神经网络，修改输出线性层的长度为46；将步骤1收集的手势视频按照帧的顺序输入RepVGG神经网络中，输出图片中的手部位置坐标和手骨特征点坐标； 步骤3、根据RepVGG神经网络的输出计算手势信息及变化程度；所述手势信息包括手掌方向和指关节角度；其中手掌方向为手掌掌根与5根手指近端的特征点形成的方向向量的矢量和，指关节角度为同一根手指上的某个特征点与其相邻两个特征点形成的方向向量夹角角度；所述变化程度为当前帧的手势信息与过往所有帧中的手势信息的变化值之和； 步骤4、将步骤3计算得到的表示不同数字的手势信息及变化程度保存为字典； 步骤5、将待识别的视频按帧输入步骤2构建的RepVGG神经网络，若网络无法输出手部位置坐标或手部位置面积小于设定阈值，则判断当前视频帧中不存在有效手势，对下一帧图像进行处理或等待新的视频帧输入；否则，输出各视频帧中的手部位置坐标和手骨特征点坐标； 步骤6、根据步骤5输出的手部位置坐标和手骨特征点坐标，按照步骤3的方法计算输入视频中的手势信息及变化程度，并与步骤4保存的字典进行相似度匹配，输出匹配结果作为单手手势的数字识别结果。

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高思涵，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学林街清雅苑4栋5单元；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”。