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龙图腾网获悉塔塔顾问服务有限公司申请的专利将指尖运动模式实时地设备上分类为手势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：CN111488791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202010075751.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权将指尖运动模式实时地设备上分类为手势是由拉米雅·苏戈纳纳·穆尔蒂·赫巴拉古佩;瓦伦·亚伊;戈拉夫·加尔葛设计研发完成，并于2020-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本将指尖运动模式实时地设备上分类为手势在说明书摘要公布了：本申请涉及将指尖运动模式实时地设备上分类为手势。手势在增强现实混合现实应用中形成直观的交互手段。然而，可以通过深度学习模型或使用昂贵的传感器来实现精确的手势识别。虽然这些深度学习模型具有鲁棒性，但是它们通常从计算上讲是昂贵的，并且获得实时性能仍然是一个挑战。本公开实施例提供了用于将指尖运动模式分类为不同手势的系统和方法。将红绿蓝图像作为输入馈送到对象检测器MobileNetV2以输出手候选边界框，然后缩小该手候选以减少处理时间而不损害图像特征的质量。然后，将检测到的手候选馈送到指尖回归器，该指尖回归器输出表示运动模式的指尖的空间位置，其中将指尖的坐标馈送到用于将运动模式分类为不同手势的双向长期短期记忆网络。

本发明授权将指尖运动模式实时地设备上分类为手势在权利要求书中公布了：1.一种用于将指尖运动模式实时地设备上分类为手势的处理器实现的方法，所述方法包括： 在经由移动通信设备的一个或多个硬件处理器执行的级联深度学习模型CDLM中，实时接收来自图像获取设备的视频或来自实况馈送的多个红、绿和蓝RGB输入图像302，其中，所述CDLM包括作为对象检测器的MobileNetV2、指尖回归器和双向长期短期记忆Bi-LSTM网络，用于准确的手势识别，并且其中，所述CDLM被移植到所述移动通信设备上并且消除手势识别框架对远程服务器的依赖性； 使用包括在经由所述移动通信设备上的所述一个或多个硬件处理器执行的所述CDLM中的所述MobileNetV2，实时检测来自所接收的多个RGB输入图像的多个手候选边界框304，其中，所述多个手候选边界框中的每个手候选边界框特定于来自所接收的多个RGB输入图像的相应RGB图像，其中，所述多个手候选边界框中的每个手候选边界框包括手候选； 缩小来自所述多个手候选边界框中的每个手候选边界框的所述手候选，以获得缩小的手候选集合306； 使用包括在经由所述移动通信设备上的所述一个或多个硬件处理器执行的所述CDLM中的所述指尖回归器，实时检测来自所述缩小的手候选集合的每个缩小的手候选的指尖的空间位置308，其中，从所述指尖的所述空间位置导出第一坐标和第二坐标，其中，来自所述缩小的手候选集合的所述指尖的所述空间位置表示指尖运动模式，其中，所述指尖回归器基于卷积神经网络CNN架构实现以定位所述指尖的所述第一坐标和所述第二坐标，其中，所述CNN由两个卷积块和用于在所述指尖的空间位置上回归的三个完全连接层组成，其中，所述两个卷积块中的每个具有三个卷积层，其后是最大池化层；以及 使用来自所述指尖的所述空间位置的所述第一坐标和所述第二坐标，经由包括在经由所述移动通信设备上的所述一个或多个硬件处理器执行的所述CDLM中的所述Bi-LSTM网络，将所述指尖运动模式实时分类为一个或多个手势310。

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