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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于运动引导的双流循环注意力动态手势识别方法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：CN120220253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510700247.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于运动引导的双流循环注意力动态手势识别方法是由辜勇;黄龙杰;姚瑶;陈柯帆;李海波设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运动引导的双流循环注意力动态手势识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于运动引导的双流循环注意力动态手势识别方法，该方法包括：利用视频编解码工具进行运动矢量提取，并结合预测帧残差分析机制量化手部动态强度并生成运动掩码；对RGB特征与手部运动轮廓掩码利用门控网络和图神经网络，依次进行门控融合与图卷积计算；利用动态时空衰减模块和多尺度小波谱‑空间块，分别进行膨胀卷积处理，以及多尺度频域重构与通道交互，得到手势分类结果。本发明提出一种基于全卷积架构的循环注意力机制，结合可学习时间衰减策略，实现高效低复杂度的时序建模。同时，采用小波分解重构与多尺度池化方法捕捉细粒度手部运动变化，使得网络能够有效建模短时序依赖特征，进一步提升对动态手势的识别精度。

本发明授权基于运动引导的双流循环注意力动态手势识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于运动引导的双流循环注意力动态手势识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、基于预测帧残差分析机制构建运动感知数据增强模块，基于门控网络和图神经网络构建运动引导门控图神经网络融合模块，基于循环注意力机制构建高效多尺度循环注意力网络，运动感知数据增强模块、运动引导门控图神经网络融合模块和高效多尺度循环注意力网络构成分类模型；其中，运动感知数据增强模块包括双边滤波器，运动引导门控图神经网络融合模块包括多层感知机，高效多尺度循环注意力网络包括动态时空衰减模块和多尺度小波谱-空间块； 步骤2、将视频帧序列输入至运动感知数据增强模块中，利用视频编解码工具进行运动矢量提取，并结合预测帧残差分析机制量化手部动态强度并生成运动掩码，以得到手部运动轮廓掩码和RGB图像； 步骤3、基于RGB图像提取RGB特征，将手部运动轮廓掩码和RGB特征输入至运动引导门控图神经网络融合模块中，对RGB特征与手部运动轮廓掩码利用门控网络和图神经网络，依次进行门控融合与图卷积计算，以得到图神经网络输出的特征； 步骤4、将图神经网络输出的特征输入至高效多尺度循环注意力网络中，利用动态时空衰减模块进行膨胀卷积处理，得到动态时空衰减模块输出的特征，并输入至多尺度小波谱-空间块中，进行多尺度频域重构与通道交互，得到手势分类结果； 基于手势分类结果构建分类损失，利用分类损失对分类模型进行优化，得到优化后的分类模型，将视频帧序列输入至优化后的分类模型以得到最终的手势分类结果。

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江西财经大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169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”。