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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于MPE-YOLOv5的手勢識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116052266B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210638879.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于MPE-YOLOv5的手勢識別方法是由房宵杰;黃凱雯;屈程偉;田濤濤設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于MPE-YOLOv5的手勢識別方法在說明書摘要公布了：一種基于MPE?YOLOv5的手勢識別方法，它屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域。本發(fā)明解決了現(xiàn)有輕量化網(wǎng)絡(luò)模型對小目標(biāo)的檢測精度低、分類錯誤率高的問題。本發(fā)明方法所采取的主要技術(shù)方案為：步驟一、采集手勢圖像，并基于采集的手勢圖像構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；步驟二、搭建MPE?YOLOv5網(wǎng)絡(luò)，利用構(gòu)建的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對MPE?YOLOv5網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；步驟三、利用訓(xùn)練好的MPE?YOLOv5網(wǎng)絡(luò)對待檢測的單幀視頻圖像進(jìn)行檢測，得到對待檢測圖像中的手勢目標(biāo)定位結(jié)果以及分類結(jié)果。本發(fā)明方法可以應(yīng)用于手勢識別。

本發(fā)明授權(quán)一種基于MPE-YOLOv5的手勢識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于MPE-YOLOv5的手勢識別方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟： 步驟一、采集手勢圖像，并基于采集的手勢圖像構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； 步驟二、搭建MPE-YOLOv5網(wǎng)絡(luò)，利用構(gòu)建的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對MPE-YOLOv5網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； 所述MPE-YOLOv5網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)中包括Backbone、Neck和Head三個部分，其中： Backbone部分包括CBH模塊、Stage2單元、Stage3單元、Stage4單元以及Stage5單元；Stage2單元包括一個MobileNetv3模塊和一個ECA注意力機(jī)制模塊，Stage3單元包括兩個MobileNetv3模塊和一個ECA注意力機(jī)制模塊，Stage4單元包括五個MobileNetv3模塊和一個ECA注意力機(jī)制模塊，Stage5單元包括三個MobileNetv3模塊、一個SPPF模塊以及一個ECA注意力機(jī)制模塊； Neck部分包括第一C3模塊至第六C3模塊、第一CBS模塊至第六CBS模塊、第一上采樣層至第三上采樣層； Head部分包括第一卷積層至第四卷積層； 且MPE-YOLOv5網(wǎng)絡(luò)中各部分之間的連接關(guān)系為： 將MPE-YOLOv5網(wǎng)絡(luò)的輸入作為CBH模塊的輸入，CBH模塊的輸出再依次經(jīng)過Stage2單元、Stage3單元、Stage4單元以及Stage5單元； 將Stage5單元中ECA注意力機(jī)制模塊的輸出作為第五CBS模塊的輸入，第五CBS模塊的輸出再輸入到第三上采樣層，將Stage4單元中ECA注意力機(jī)制模塊的輸出與第三上采樣層的輸出進(jìn)行拼接后，將拼接結(jié)果作為第五C3模塊的輸入； 第五C3模塊的輸出依次經(jīng)過第三CBS模塊和第二上采樣層，再將第二上采樣層的輸出與Stage3單元中ECA注意力機(jī)制模塊的輸出進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為第三C3模塊的輸入； 第三C3模塊的輸出依次經(jīng)過第二CBS模塊和第一上采樣層，再將第一上采樣層的輸出與Stage2單元中ECA注意力機(jī)制模塊的輸出進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為第一C3模塊的輸入； 將第一C3模塊的輸出作為Head部分的第一卷積層的輸入； 將第一C3模塊的輸出作為第一CBS模塊的輸入，再將第一CBS模塊的輸出與第二CBS模塊的輸出進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為第二C3模塊的輸入；第二C3模塊的輸出作為Head部分的第二卷積層的輸入； 將第二C3模塊的輸出作為第四CBS模塊的輸入，再將第四CBS模塊的輸出與第三CBS模塊的輸出進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為第四C3模塊的輸入；第四C3模塊的輸出作為Head部分的第三卷積層的輸入； 將第四C3模塊的輸出作為第六CBS模塊的輸入，再將第五CBS模塊的輸出與第六CBS模塊的輸出進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為第六C3模塊的輸入；第六C3模塊的輸出作為Head部分的第四卷積層的輸入； 通過Head部分的第一卷積層至第四卷積層輸出手勢目標(biāo)定位結(jié)果和手勢分類結(jié)果； 步驟三、利用訓(xùn)練好的MPE-YOLOv5網(wǎng)絡(luò)對待檢測的單幀視頻圖像進(jìn)行檢測，得到對待檢測圖像中的手勢目標(biāo)定位結(jié)果以及分類結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人哈爾濱工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區(qū)西大直街92號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。