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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向复杂场景的钢琴手势识别方法和电子设备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：CN119851341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411846279.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种面向复杂场景的钢琴手势识别方法和电子设备是由赵生捷;董世龙;汪昱设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂场景的钢琴手势识别方法和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向复杂场景的钢琴手势识别方法和电子设备，该方法包括以下步骤：使用YOLO模型识别钢琴演奏图像中钢琴和手势位置，并分别生成钢琴边界框和手势边界框；在每个边界框中，使用SAM模型提取出手势和钢琴的边缘，并分割出手势区域和钢琴区域，从而筛选有效手势；使用关键点检测算法获得每个有效手势上的关键点集合以及关键点的特征矩阵，并构造图结构；分别基于图和有效手势的手势区域数据，获取手势的局部特征和全局特征；将势的局部特征和全局特征拼接，得到最终的手势特征，并对最终的手势特征进行分类，得到预测标签。与现有技术相比，本发明具有筛选有效手势，提升手势识别的精确度和靠靠性等优点。

本发明授权一种面向复杂场景的钢琴手势识别方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂场景的钢琴手势识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、使用YOLO模型识别钢琴演奏图像中钢琴和手势位置，并分别生成钢琴边界框和手势边界框； 步骤S2、在每个边界框中，使用SAM模型提取出手势和钢琴的边缘，并分割出手势区域和钢琴区域； 步骤S3、根据分割出的手势区域与钢琴区域筛选有效手势；具体为：计算手势区域与钢琴区域之间的重叠占比，若重叠占比小于设定阈值，则认为该手势为无效手势，并剔除该手势；否则保留该手势作为有效手势； 步骤S4、使用关键点检测算法获得每个有效手势上的关键点集合以及关键点的特征矩阵，并构造图，具体为：对于有效手势，使用关键点检测算法获得每个手势的关键点集合以及关键点的特征矩阵X；以关键点作为节点，构建图，其中为图的加权邻接矩阵； 步骤S5、分别基于图和有效手势的手势区域数据，获取手势的局部特征和全局特征，具体为：将图输入到图卷积神经网络以获取具有局部信息的手势特征；将有效手势的手势区域数据输入到ResNet网络以获取具有全局信息的手势特征； 步骤S6、将局部特征和全局特征拼接，得到最终的手势特征，并对最终的手势特征进行分类，得到预测标签。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239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”。

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