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龙图腾网获悉中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请的专利一种基于数据手套的动态手势识别方法及系统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：CN116009695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211687195.2，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于数据手套的动态手势识别方法及系统是由尚杰;胡振宇;王璕;陶烨豪;方建波;李润伟设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据手套的动态手势识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数据手套的动态手势识别方法及系统，涉及信号处理与模式识别技术领域，本方法包括步骤S1：获取受试者佩戴数据手套时不同手势动作的传感数据信息，调整上位机程序采样频率为30Hz，动态手势采集模式下采集不同手势动作1‑2s，并进行记录和保存；S2：对采集到的传感数据信息进行手势识别模型的训练，采用MS‑1D‑CNN神经网络进行训练，分为三个模态的数据进行特征提取与融合，以重采样方式改变样本统一长度为60后传入CNN；S3：利用多段阈值检测流程分析手势起始结束位置点。本方法能够对受试者佩戴数据手套时的手势动作进行准确的实时识别。

本发明授权一种基于数据手套的动态手势识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据手套的动态手势识别方法，其特征在于，包括步骤： S1：获取受试者佩戴数据手套时不同手势动作的传感数据信息，调整上位机程序采样频率为30Hz，动态手势采集模式下采集不同手势动作1-2s，并进行记录和保存； S2：对采集到的传感数据信息进行手势识别模型的训练，采用MS-1D-CNN神经网络进行训练，分为三个模态的数据进行特征提取与融合，以重采样方式改变样本统一长度为60后传入CNN；包括： S21：将步骤S1中得到的动态手势数据集按照四比一的比例划分训练集与测试集，生成相应的数据集文件； S22：使用动态手势数据集，设计MS-1D-CNN神经网络模型，提取多模态数据的融合特征，调整训练的超参数，保存识别率模型； S23：将处理后的动态手势数据样本的测试集输入到MS-1D-CNN神经网络中进行测试，得到测试集的准确率和预测的时间，对模型进行选择； S3：利用多段阈值检测流程分析手势起始结束位置点；阈值检测流程包括： S31：通过蓝牙上位机持续接收数据手套的传感数据，对于连续手势数据流，进行手势段分割； S32：采用滑动窗口法捕获数据手套的惯性测量单元数据，判断一个窗口内的惯性测量单元加速度波动次数，若超过阈值，则判定动态手势动作起始； S33：读取数据手套的惯性测量单元的数据，在滑动窗口中，判断该窗口的非波动点次数，若超过阈值，则判定动态手势动作结束； S4：将训练完成的手势识别模型应用于QT客户端程序中，实时对受试者的手势动作进行识别。

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中国科学院宁波材料技术与工程研究所，其通讯地址为：315191 浙江省宁波市镇海区中官西路1219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”。

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