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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利跨域手势识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质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：CN116842390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310848117.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权跨域手势识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质是由钟清华;黄俊淇;黄楷童;赖嘉烨;余晖;何尔恒;陈俞秀;游丽锋设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨域手势识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种跨域手势识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质，涉及射频信号传感技术领域。本发明对不同域的多个信道状态信息进行预处理后得到训练数据集，对训练数据集进行任务生成操作得到单域任务和多域任务，分别基于单域任务和多域任务的数据训练嵌入网络和关系网络以提高模型在不同域中适应性，根据训练完成的嵌入网络和关系网络得到跨域手势识别模型。嵌入网络和关系网络基于元学习思想将数据划分为支持集和查询集对模型进行同步预测和训练，能够提高模型在不同域上的学习能力，降低跨域手势识别模型对训练数据量的要求，实现在不同目标域上的高性能手势识别。

本发明授权跨域手势识别模型训练方法、识别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨域手势识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取不同域的多个信道状态信息； 对多个所述信道状态信息进行预处理，得到训练数据集； 对所述训练数据集进行任务生成操作，得到单域任务和多域任务； 分别基于单域任务和多域任务的数据训练嵌入网络和关系网络，其中，所述嵌入网络用于对输入的数据进行划分得到支持集和查询集，分别对支持集和查询集中的数据进行特征提取对应得到支持集数据特征和查询集数据特征；所述关系网络用于根据支持集数据特征和查询集数据特征确定关系得分，根据关系得分确定查询集数据的预测手势分类结果； 根据训练完成的嵌入网络和关系网络得到跨域手势识别模型； 所述嵌入网络包括支持集模块和查询集模块，所述支持集模块用于对划分到支持集中的数据进行特征提取，所述查询集模块用于对划分到查询集中的数据进行特征提取； 所述支持集模块和所述查询集模块均包括依次连接的卷积残差网络单元和卷积池化网络单元；所述卷积残差网络单元包括依次连接的自关联信息提取层、多个卷积层和连接层，所述连接层用于对最后一个卷积层的输出和所述自关联信息提取层的输入进行整合得到卷积残差网络单元的输出；所述卷积池化网络单元包括依次连接的卷积层、归一化层和池化层； 所述关系网络包括依次连接的特征拼接层、卷积池化网络单元、全连接层和分类层，所述特征拼接层用于对所述嵌入网络输出的支持集数据特征和查询集数据特征进行拼接得到串联特征向量，所述卷积池化网络单元用于对串联特征向量进行降维操作，所述全连接层用于根据降维后串联特征向量预测关系得分，所述分类层用于根据所述关系得分确定查询集数据的预测手势分类结果； 所述自关联信息提取层用于提取输入矩阵的多个通道特征，将其中一个所述通道特征与周围[-dU,dU]×[-dV,dV]的所有通道特征按位相乘，得到自关联信息提取层的输出矩阵，其中，dU和dV分别为预设的超参数。

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华南师范大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区华南师范大学物理与电信工程学院；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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