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龙图腾网获悉企新(广州)数字科技有限公司申请的专利一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化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：CN120954096B 。

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：202511119835.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化方法是由宋思远;王晓赣;陈哲;何小丽设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化方法，涉及手势识别控制领域。方法包括多源数据采集；多源数据预处理；结合动态阈值分级算法对手势状态进行分类，并根据分类结果计算空间深度值；采用卡尔曼滤波算法对高速运动状态下的手势轨迹进行预测与平滑处理，同时利用高通滤波算法消除低速静止状态下手势轨迹的细微抖动。本发明提供了一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化方法，通过机器学习的误差补偿模型对深度图数据进行校正，有效提高空间深度信息的测量精度，同时结合卡尔曼滤波与高通滤波算法，实现手势轨迹的精确追踪和平滑处理，显著提升光标控制的稳定性和流畅性。

本发明授权一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间深度与动态阈值分级的手势控制优化方法，其特征在于，包括步骤： S1、多源数据采集：所述多源数据包括手势图像数据、深度图数据和环境光照强度数据； S2、多源数据预处理：提取多源数据中手势图像数据的关键特征点，并校正深度图数据误差，同时依据环境光照强度数据调整手势图像数据的亮度和对比度； S3、基于预处理后的数据，结合动态阈值分级算法对手势状态进行分类，并根据分类结果计算空间深度值； S4、在高速运动状态下，采用卡尔曼滤波算法对手势轨迹进行预测与平滑处理；在低速静止状态下，采用高通滤波算法消除手势轨迹的细微抖动； S5、将经过滤波处理的手势轨迹映射到屏幕坐标系中，生成光标控制指令； S6、根据手势状态切换特性，实时调整滤波系数和动态阈值，确保不同状态间的平滑过渡； 所述结合动态阈值分级算法对手势状态进行分类，并根据分类结果计算空间深度值，包括步骤： S31、根据手势骨骼模型定义手势特征点集合，其中每个参数对应一个手势特征点的特征参数，所述特征参数包括速度、加速度和空间深度值； S32、设定若干个手势运动状态区间，每个手势运动状态区间都设有对应的速度阈值和加速度阈值； S33、根据手势骨骼模型中当前帧的各手势特征点的特征参数，通过欧式距离公式计算与各手势运动状态之间的相似度，并选取最大相似度对应的手势运动状态作为当前手势状态； S34、基于当前手势状态的特征参数，采用插值法计算各手势特征点的空间深度值，弥补手势特征点高速运动时双目视觉系统对手势特征点的像素深度值采集不连续的问题； 所述根据手势状态切换特性，实时调整滤波系数和动态阈值，包括： 所述手势状态切换的触发条件为手势特征点的速度和加速度切换至不同手势状态区间； 当检测到手势状态切换时，根据当前状态调整卡尔曼滤波器的状态估计协方差和高通滤波算法的滤波系数； 重新计算动态阈值分级算法中的插值权重系数，以适应新的手势状态。

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