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龙图腾网获悉天津理工大学;河北工业大学申请的专利基于自适应多尺度注意力时序网络的连续手语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：CN115188079B 。

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：202210884237.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于自适应多尺度注意力时序网络的连续手语识别方法是由薛翠红;刘月豪;于明;阎刚;王颖设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应多尺度注意力时序网络的连续手语识别方法在说明书摘要公布了：本发明为基于自适应多尺度注意力时序网络的连续手语识别方法，该方法包括：对输入手语图像序列调整图像大小并进行预处理；将预处理的手语图像序列输入到残差网络Resnet18中进行空间特征提取，得到空间特征；将空间特征输入到自适应多尺度注意力时序网络提取空间特征的多尺度时空特征，将多尺度时空特征输入到串联的两层的双向长短时记忆网络中，提取其长期时间联系的时空特征；利用全连接层和softmax激活函数将长期时间联系的时空特征转换为分类概率矩阵；利用分类概率矩阵进行训练解码，得到手语序列的标签。该方法解决了之前工作中使用固定时间感受野带来的手语词时间特征提取不足的问题，提升了网络的识别性能。

本发明授权基于自适应多尺度注意力时序网络的连续手语识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应多尺度注意力时序网络的连续手语识别方法，其特征在于，该方法包括以下内容： 对输入手语图像序列调整图像大小并进行预处理； 将预处理的手语图像序列输入到残差网络Resnet18中进行空间特征提取，得到空间特征； 将空间特征输入到自适应多尺度注意力时序网络提取空间特征的多尺度时空特征，将多尺度时空特征输入到串联的两层的双向长短时记忆网络中，提取其长期时间联系的时空特征；利用全连接层和softmax激活函数将长期时间联系的时空特征转换为分类概率矩阵； 利用分类概率矩阵进行训练解码，得到手语序列的标签； 所述自适应多尺度注意力时序网络包括多尺度时间卷积模块、通道注意力模块和自适应多尺度注意力模块，所述多尺度时间卷积模块使用不同卷积核大小的一维卷积得到多尺度的时空特征，将多尺度的时空特征进行堆叠组合在一起生成组合时空特征；多尺度时间卷积模块的输入特征维度为[T，C]，输出特征维度为[T，C，N]，T为帧序列数，C为通道数，N为尺度种类数； 所述通道注意力模块的输入为组合时空特征，使用最大池化和平均池化分别获得组合时空特征在尺度维度上的两个通道信息特征，将两个通道信息特征分别依次经过卷积核大小为[1，1]的二维卷积、Relu激活函数、卷积核大小为[1，1]的二维卷积处理，再将处理后的两个通道信息特征按元素相加和Sigmoid激活函数处理得到通道注意力系数，通道注意力系数和组合时空特征按元素相乘经reshape函数得到通道注意力增强的组合时空特征； 所述自适应多尺度注意力模块的输入为通道注意力增强的组合时空特征，通道注意力增强的组合时空特征分别通过通道维度上的最大池化和平均池化处理得到两个多尺度信息特征，两个多尺度信息特征沿通道方向拼接，通过二维卷积和Sigmoid激活函数生成自适应多尺度注意力系数，通道注意力增强的组合时空特征和自适应多尺度注意力系数按元素相乘，经reshape函数得到自适应多尺度注意力增强的组合时空特征，之后再通过二维平均池化和一维最大池化，得到多尺度时空特征L。

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天津理工大学;河北工业大学，其通讯地址为：300384 天津市西青区宾水西道391号；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”。