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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种结合多尺度卷积和注意力机制的手部连续运动估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116842419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310643511.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种结合多尺度卷积和注意力机制的手部连续运动估计方法是由林闯;赵鹏辉;牛昕悦;张建华;崔紫薇;张军设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合多尺度卷积和注意力机制的手部连续运动估计方法在说明书摘要公布了：本发明为一种结合多尺度卷积和注意力机制的手部连续运动估计方法，公开了一种基于表面肌电信号连续估计人体关节角度的方法，属于人机交互领域。该方法包括下列步骤:对采集待预测对象的关节部位肌电信号和关节角度信号分别进行预处理，以实现肌电信号和关节角度信号采样时间一一对应；利用训练集中的肌电信号和关节角度信号作为样本进行输入，以构建预测模型，对预测模型进行训练，得到训练好的预测模型；实时采集待预测对象的肌电信号，并将其输入训练好的预测模型以进行关节角度的预测；将上述预测输出的角度信号进行实时平滑处理，以此获得所需的关节角度信号。通过本发明，以连续的方式实现表面肌申信号映射到关节角度上的运动，保证连续估计的实时性，提高预测准确性，降低计算复杂度。

本发明授权一种结合多尺度卷积和注意力机制的手部连续运动估计方法在权利要求书中公布了：1.一种结合多尺度卷积和注意力机制的手部连续运动估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、使用预设的采样频率记录该关节部位的表面肌电信号和关节角度信号； 步骤2、将对采集待预测对象的关节部位肌电信号和关节角度信号分别进行预处理划分为训练集和测试集，以实现肌电信号和关节角度信号采样时间一一对应； 步骤3、利用训练集中的肌电信号和关节角度信号作为样本进行输入，以构建预测模型，对预测模型进行训练，得到训练好的预测模型； 步骤4、实时采集待预测对象的肌电信号，并将其输入训练好的预测模型以进行关节角度的预测； 步骤5、将上述预测输出的角度信号进行实时平滑处理，以此获得所需的关节角度信号，由此实现所述人体关节角度的连续估计； 所述预测模型包括：融合后的特征信号的时间特征，然后通过通道注意力机制自适应的提取特征信号的空间特征的多尺度特征提取模块； 将输出的融合信号进行切片处理，然后将每个切片视为一个token，通过一个嵌入矩阵E线性投影到模型的维度d的切片处理模块； 对映射后的切片序列添加位置编码来捕获位置信息的三层编码模块； 将附带位置信息的切片序列的进行全局信息的捕获的Encoder模块； 将多层Encoder提取后的特征经过平均池化层进行压缩，然后经过线性层映射为目标关节角度的映射模块； 将预测输出的角度信号进行实时平滑处理的平滑模块。

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