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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院申請的專利手部關(guān)節(jié)角度估計方法、估計裝置、存儲介質(zhì)和設(shè)備獲國家發(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：CN114707539B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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：202210246659.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)手部關(guān)節(jié)角度估計方法、估計裝置、存儲介質(zhì)和設(shè)備是由耿艷娟;于哲彬;崔晗;龍昱丞;陳子寅;李光林設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本手部關(guān)節(jié)角度估計方法、估計裝置、存儲介質(zhì)和設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種手部關(guān)節(jié)角度估計方法、估計裝置、存儲介質(zhì)和設(shè)備。手部關(guān)節(jié)角度估計方法包括：獲取待測對象的手部運(yùn)動時產(chǎn)生的實(shí)時表面肌電信號；將表面肌電信號輸入到預(yù)先訓(xùn)練完成的手部關(guān)節(jié)角度估計模型中，獲得待測對象的手部運(yùn)動時的預(yù)估關(guān)節(jié)角度，其中手部關(guān)節(jié)角度估計模型包括依次連接的多尺度卷積模塊和多層多頭注意力模塊。通過多尺度卷積模塊能夠更好地從肌電信號時間序列中提取到與關(guān)節(jié)角度相關(guān)的特征，因此相比現(xiàn)有的高斯過程回歸關(guān)節(jié)角度估計算法，能夠?qū)崿F(xiàn)更高的回歸精度，另外通過多層多頭注意力機(jī)制學(xué)習(xí)肌電序列的整體時序特征，避免了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)學(xué)習(xí)導(dǎo)致的長距離依賴問題，同時通過并行計算進(jìn)一步提高了運(yùn)行效率。

本發(fā)明授權(quán)手部關(guān)節(jié)角度估計方法、估計裝置、存儲介質(zhì)和設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種手部關(guān)節(jié)角度估計方法，其特征在于，所述手部關(guān)節(jié)角度估計方法包括： 獲取待測對象的手部運(yùn)動時產(chǎn)生的實(shí)時表面肌電信號； 將所述表面肌電信號輸入到預(yù)先訓(xùn)練完成的手部關(guān)節(jié)角度估計模型中，獲得待測對象的手部運(yùn)動時的預(yù)估關(guān)節(jié)角度，其中所述手部關(guān)節(jié)角度估計模型包括依次連接的多尺度卷積模塊和多層多頭注意力模塊； 將所述多尺度卷積模塊包括兩個多尺度卷積子網(wǎng)絡(luò)和連接兩個所述多尺度卷積子網(wǎng)絡(luò)的池化層，兩個所述多尺度卷積子網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同，其中所述多尺度卷積子網(wǎng)絡(luò)包括三條并行的支路以及特征拼接層，每條所述支路包括兩個卷積層；所述多層多頭注意力模塊包括若干層依次連接的多頭注意力網(wǎng)絡(luò)以及第一全連接層，每層所述多頭注意力網(wǎng)絡(luò)包括三個結(jié)構(gòu)相同且平行排列的單頭注意力網(wǎng)絡(luò)、一個特征拼接層、第二全連接層。

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