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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于多模态感知的水下作业手势协同控制方法及装置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：CN121188606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511343903.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多模态感知的水下作业手势协同控制方法及装置是由周四维;邱龙华;蔡润基;李昭;颜云榕;黄建盛设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态感知的水下作业手势协同控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态感知的水下作业手势协同控制方法及装置，包括以下：步骤110、采集水下手势的多源数据，所述多源数据包括视觉数据、手部惯性运行数据以及环境参数，之后将所述多源数据拼接为联合特征作为输入数据；步骤120、将所述输入数据输入预构建的轻量化Transformer模型进行处理得到输出数据；步骤130、解析所述输出数据并生成控制指令，基于所述控制指令对水下无人机进行对应控制；其中，所述轻量化Transformer模型基于渐进式知识蒸馏构建。本发明所提出的基于多模态感知的水下作业手势协同控制方法及装置能够支持养殖网箱清洁、鱼群状态巡检、设备故障紧急制动等任务，显著提升海洋牧场水下作业效率与安全性。

本发明授权一种基于多模态感知的水下作业手势协同控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知的水下作业手势协同控制方法，其特征在于，包括以下： 步骤110、采集水下手势的多源数据，所述多源数据包括视觉数据、手部惯性运行数据以及环境参数，之后将所述多源数据拼接为联合特征作为输入数据； 步骤120、将所述输入数据输入预构建的轻量化Transformer模型进行处理得到输出数据； 步骤130、解析所述输出数据并生成控制指令，基于所述控制指令对水下无人机进行对应控制； 其中，所述轻量化Transformer模型基于渐进式知识蒸馏构建，具体包括嵌入层、条件化注意力层以及蒸馏分类头，所述蒸馏分类头通过KL散度最小化教师模型与学生模型的预测分布差异，并且约束学生与教师在嵌入层的特征分布一致性； 具体的，所述步骤120的数据处理过程包括： 嵌入层通过以下公式对输入数据进行处理， 其中，表示权重矩阵，表示偏置项，X表示提取到的特征，条件化注意力层的数据处理公式如下： 其中,,为可学习参数矩阵,表示注意力偏置矩阵，通过环境参数生成，用于动态调整注意力权重； 蒸馏分类头的数据处理公式如下： 其中代表所有手势类别的总数，和分别表示为教师模型与学生模型对第个手势类别的预测概率，通过对所有类别的KL散度求和，计算教师模型与学生模型在类别概率分布上的差异，以此作为分类蒸馏损失，引导学生模型学习教师模型的预测分布； 其中，E为环境参数向量，，为海流速度，为浑浊度，表示统一输入嵌入序列即输入数据，教师模型为未压缩的Transformer-Large，学生模型为ViT-Tiny。

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