一种基于 RGB 图像的手部姿态评估方法

本发明公开了一种基于RGB图像的手部姿态评估方法，属于计算机视觉技术领域，包括以下步骤：S1、提出一种基于注意机制的多尺度信息感知模型来获取手势关键点信息；S2、通过分布感知的关键点坐标表示方法对手部姿势进行更精确的估计；S3、基于深度学习模型对给定应用和平台选择恰当的速度和精度平衡。本发明采用上述的一种基于RGB图像的手部姿态评估方法，提出了一种MSIPA‑HandNet算法，通过利用多尺度信息感知结构和分布感知的坐标表示，以取得更好的速度和准确性平衡，用于手部姿态估计，基于速度/精度权衡问题，提出了一个综合的度量标准，用于评估手部姿态估计，并为优化手部姿态估计模型提供了有价值的意见，使用手势关键点位置信息，方便应用。

《一种基于 RGB 图像的手部姿态评估方法》是一发明专利，专利号为 2024107628744，当前法律状态为已下证，由南华大学提出申请，发明人为张明月;周鑫圆;万亚平;王超峰;蒋超;曾铁军，申请日期为2024-06-13，公开（公告）日期为2024-11-29，国际专利分类号（IPC）为 G06V40/10(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06T5/30(2006.01)I，代理机构为北京圣州专利代理事务所(普通合伙)11818，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机视觉技术。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于RGB图像的手部姿态评估方法，属于计算机视觉技术领域，包括以下步骤：S1、提出一种基于注意机制的多尺度信息感知模型来获取手势关键点信息；S2、通过分布感知的关键点坐标表示方法对手部姿势进行更精确的估计；S3、基于深度学习模型对给定应用和平台选择恰当的速度和精度平衡。本发明采用上述的一种基于RGB图像的手部姿态评估方法，提出了一种MSIPA‑HandNet算法，通过利用多尺度信息感知结构和分布感知的坐标表示，以取得更好的速度和准确性平衡，用于手部姿态估计，基于速度/精度权衡问题，提出了一个综合的度量标准，用于评估手部姿态估计，并为优化手部姿态估计模型提供了有价值的意见，使用手势关键点位置信息，方便应用。

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