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龙图腾网获悉杭州秋果计划科技有限公司申请的专利手势检测方法、装置、电子装置和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：CN121214498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511768964.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权手势检测方法、装置、电子装置和存储介质是由曹卫;周晨聪;史春苓设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本手势检测方法、装置、电子装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种手势检测方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该手势检测方法包括：获取单通道下的待检测图像；将待检测图像输入至训练后的手势检测模型的输入层，将待检测图像从单通道转换到多个特征通道下，得到多通道特征图，并经由手势检测模型中的主干网络对多通道特征图进行分层级特征提取处理，得到第一层级特征和第二层级特征；将第一层级特征和第二层级特征分别输入至手势检测模型的检测层进行并行检测，输出各组检测框，并基于各组检测框，生成目标手势检测结果。通过本申请，解决了。对于单通道图像进行手势检测容易出现漏检和误检的问题。

本发明授权手势检测方法、装置、电子装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种手势检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取单通道下的待检测图像； 将所述待检测图像输入至训练后的手势检测模型的输入层，将所述待检测图像从所述单通道转换到多个特征通道下，得到多通道特征图，并经由所述手势检测模型中的主干网络对所述多通道特征图进行分层级特征提取处理，得到第一层级特征和第二层级特征； 将所述第一层级特征和所述第二层级特征分别输入至所述手势检测模型的检测层进行并行检测，输出各组检测框，并基于所述各组检测框，生成目标手势检测结果； 所述经由所述手势检测模型中的主干网络对所述多通道特征图进行分层级特征提取处理，得到第一层级特征和第二层级特征，包括： 将所述多通道特征图输入至所述主干网络中的初始卷积层进行处理，输出浅层提取特征图； 将所述浅层提取特征图输入至所述主干网络中的多个下采样卷积层和并行特征融合模块；经由各个所述下采样卷积层和所述并行特征融合模块依次交替对所述浅层提取特征图进行处理，得到深层提取特征图，并保留所述深层提取特征图中的最高层特征为所述第一层级特征，以及保留所述深层提取特征图中的次高层特征为所述第二层级特征； 所述经由各个所述下采样卷积层和所述并行特征融合模块依次交替对所述浅层提取特征图进行处理，得到深层提取特征图，包括： 将所述浅层提取特征图输入至当前层级下的下采样卷积层进行下采样处理，得到所述当前层级下的提取特征图； 将所述当前层级下的提取特征图输入至当前层级下的并行特征融合模块，分别经由所述并行特征融合模块中的第一特征支路和第二特征支路，对所述当前层级下的提取特征图进行处理，输出第一特征和第二特征，并将所述第一特征和所述第二特征进行拼接，得到当前层级下的融合特征图；所述第二特征的细粒度高于所述第一特征的细粒度； 将所述当前层级下的融合特征图输入至下一个层级下的下采样卷积层，得到下一个层级下的提取特征图，并将所述下一个层级下的提取特征图输入至下一个层级下的并行特征融合模块，直至得到最高层级下的融合特征图；其中，所述深层提取特征图包括不同层级下的融合特征图；所述下一个层级的并行特征融合模块的堆叠度大于所述当前层级的并行特征融合模块的堆叠度。

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