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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海德天數(shù)碼展示設(shè)備有限公司申請(qǐng)的專利用于展示設(shè)備的人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119065502B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411182696.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F3/01；該發(fā)明授權(quán)用于展示設(shè)備的人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)及方法是由倪映帆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本用于展示設(shè)備的人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及智能交互領(lǐng)域，其具體地公開了一種用于展示設(shè)備的人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)及方法，其通過(guò)攝像頭捕捉用戶的手部動(dòng)作視頻，且獲取事先定義的手勢(shì)模式圖像，并采用基于深度學(xué)習(xí)的視頻關(guān)鍵幀分析技術(shù)和圖像處理算法來(lái)對(duì)各個(gè)手部動(dòng)作視頻關(guān)鍵幀進(jìn)行特征分析，對(duì)所述手勢(shì)模式圖像進(jìn)行圖像語(yǔ)義特征提取，并將多個(gè)手部動(dòng)作關(guān)鍵幀特征在全時(shí)域上的特征信息和手勢(shì)模式圖像語(yǔ)義進(jìn)行融合，從而智能地判斷手勢(shì)動(dòng)作的意圖，并返回與手勢(shì)動(dòng)作的意圖標(biāo)簽匹配的交互內(nèi)容。通過(guò)這樣的方式，為用戶提供了一種自然、直觀的交互方式，從而提供流暢的交互體驗(yàn)。

本發(fā)明授權(quán)用于展示設(shè)備的人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于展示設(shè)備的人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)，其特征在于，包括： 手部動(dòng)作視頻捕捉模塊，用于通過(guò)攝像頭捕捉用戶的手部動(dòng)作視頻； 事先定義手勢(shì)模式圖像獲取模塊，用于獲取事先定義的手勢(shì)模式圖像； 手部動(dòng)作關(guān)鍵幀圖像提取模塊，用于將所述用戶的手部動(dòng)作視頻進(jìn)行關(guān)鍵幀提取以得到手部動(dòng)作關(guān)鍵幀圖像的時(shí)間序列； 手部動(dòng)作關(guān)鍵幀時(shí)序特征提取模塊，用于將所述手部動(dòng)作關(guān)鍵幀圖像的時(shí)間序列輸入手部動(dòng)作關(guān)鍵特征提取器以得到手部動(dòng)作關(guān)鍵特征圖的時(shí)間序列； 手部動(dòng)作關(guān)鍵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)模塊，用于對(duì)所述手部動(dòng)作關(guān)鍵特征圖的時(shí)間序列進(jìn)行動(dòng)作關(guān)鍵幀語(yǔ)義特征提取以得到手部動(dòng)作關(guān)鍵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間序列后，融合所述手部動(dòng)作關(guān)鍵語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間序列以得到手部動(dòng)作關(guān)鍵語(yǔ)義全時(shí)域關(guān)聯(lián)特征向量； 事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義提取模塊，用于將所述事先定義的手勢(shì)模式圖像輸入手勢(shì)模式語(yǔ)義捕捉器以得到事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量； 手部動(dòng)作-手勢(shì)模式語(yǔ)義特征融合模塊，用于融合所述手部動(dòng)作關(guān)鍵語(yǔ)義全時(shí)域關(guān)聯(lián)特征向量和所述事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量以得到手部動(dòng)作-手勢(shì)模式語(yǔ)義交互特征向量； 意圖判斷結(jié)果生成模塊，用于基于所述手部動(dòng)作-手勢(shì)模式語(yǔ)義交互特征向量，得到意圖判斷結(jié)果，并基于所述意圖判斷結(jié)果，返回相應(yīng)的交互內(nèi)容； 其中，所述手部動(dòng)作-手勢(shì)模式語(yǔ)義特征融合模塊，包括： 事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征分布偏差量化單元，用于對(duì)所述事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量進(jìn)行基于特征分布偏差量化的特征值表達(dá)強(qiáng)化以得到優(yōu)化的事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量； 手部動(dòng)作-手勢(shì)模式語(yǔ)義融合單元，用于融合所述手部動(dòng)作關(guān)鍵語(yǔ)義全時(shí)域關(guān)聯(lián)特征向量和所述優(yōu)化的事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量以得到所述手部動(dòng)作-手勢(shì)模式語(yǔ)義交互特征向量； 其中，所述事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征分布偏差量化單元，用于： 計(jì)算所述手部動(dòng)作關(guān)鍵語(yǔ)義全時(shí)域關(guān)聯(lián)特征向量和所述事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量之間的移位差分表示向量； 對(duì)所述移位差分表示向量的各個(gè)特征值進(jìn)行基于概率激活函數(shù)的概率化以得到概率化的移位差分表示向量； 將所述事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量輸入基于分類器的手部交互意圖判斷器以得到初始分類概率值； 基于所述概率化的移位差分表示向量的各個(gè)位置的特征值與所述初始分類概率值之間的比較以及所述基于分類器的手部交互意圖判斷器的權(quán)重矩陣，確定后向傳播補(bǔ)償表示向量； 計(jì)算所述后向傳播補(bǔ)償表示向量的各個(gè)特征值的指數(shù)函數(shù)值以得到后向傳播補(bǔ)償類表示向量； 計(jì)算所述后向傳播補(bǔ)償類表示向量與所述事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量之間的按位置點(diǎn)乘以得到點(diǎn)乘結(jié)果向量，并計(jì)算所述點(diǎn)乘結(jié)果向量與所述事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量之間的加權(quán)和以得到所述優(yōu)化的事先定義手勢(shì)模式語(yǔ)義特征向量。

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