发明

基于雷视云的轻量化多模态融合手势识别方法2026

2024-04-21 07:46:49 发布于四川 63
  • 申请专利号:CN202311862630.5
  • 公开(公告)日:2026-04-21
  • 公开(公告)号:CN117912103A
  • 申请人:广东工业大学
摘要:本发明涉及非接触式手势识别技术领域,更具体地,涉及一种基于雷视云的轻量化多模态融合手势识别方法。包括:获取视频数据、微多普勒数据和点云序列;计算三种模态数据的归一化值以及有效采集时间阈值,并划分统一有效采集时间;将三种模态的有效采集数据分别输入到对应的特征提取网络中,获取模态特征后进行特征融合;将获取的多模态融合特征输入到手势分类网络中进行训练。本发明将视频数据、微多普勒数据、点云序列作为模态数据,减少单模态数据缺陷对手势识别结果的影响,实现各个模态之间的优势互补,提高手势识别在复杂应用场景中的准确性。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117912103 A (43)申请公布日 2024.04.19 (21)申请号 202311862630.5 (22)申请日 2023.12.29 (71)申请人 广东工业大学 地址 510080 广东省广州市越秀区东风东 路729号 (72)发明人 刘震宇 李树聪 马崇润 涂思龙  林锶颖 贾宸炀  (74)专利代理机构 广州粤高专利商标代理有限 公司 44102 专利代理师 林丽明 (51)Int.Cl. G06V 40/20 (2022.01) G06V 20/40 (2022.01) G06V 10/80 (2022.01) G06V 10/764 (2022.01) 权利要求书9页 说明书20页 附图6页 (54)发明名称 基于雷视云的轻量化多模态融合手势识别 方法 (57)摘要 本发明涉及非接触式手势识别技术领域,更 具体地,涉及一种基于雷视云的轻量化多模态融 合手势识别方法。包括:获取视频数据、微多普勒 数据和点云序列;计算三种模态数据的归一化值 以及有效采集时间阈值,并划分统一有效采集时 间;将三种模态的有效采集数据分别输入到对应 的特征提取网络中,获取模态特征后进行特征融 合;将获取的多模态融合特征输入到手势分类网 络中进行训练。本发明将视频数据、微多普勒数 据、点云序列作为模态数据,减少单模态数据缺 陷对手势识别结果的影

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