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龍圖騰網恭喜北京工業大學申請的專利一種肌電無關手勢判別方法、系統、電子設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116682146B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310780925.1，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種肌電無關手勢判別方法、系統、電子設備及存儲介質是由張文利;王宇飛;李一凡;龐恭朋設計研發完成，并于2023-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種肌電無關手勢判別方法、系統、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種肌電無關手勢判別方法，基于特征重構網絡EMG?FRNet實現，包括：獲取數據集，并進行數據劃分以及數據預處理后形成肌電樣本；建立特征重構網絡EMG?FRNet，基于在原始ganomaly網絡架構基礎上增加通道裁剪策略、跨層編解碼特征融合策略和SE通道注意力策略，原始ganomaly網絡架構包括生成器和判別器；將肌電樣本輸入特征重構網絡EMG?FRNet，提取輸入肌電樣本的潛在特征z，并對肌電樣本的潛在特征z進行重構獲得重構潛在特征后輸出；計算z和之間的特征重構誤差error，與預定義的閾值threshold比較后確定肌電樣本屬于目標手勢或無關手勢。本發明還公開對應的系統、電子設備及計算機可讀存儲介質。

本發明授權一種肌電無關手勢判別方法、系統、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種肌電無關手勢判別方法，基于特征重構網絡EMG-FRNet實現，其特征在于，包括：S1，獲取數據集，并對所述數據集進行數據劃分以及數據預處理后形成肌電樣本；S2，建立特征重構網絡EMG-FRNet，所述特征重構網絡EMG-FRNet基于在原始ganomaly網絡架構基礎上增加通道裁剪策略、跨層編解碼特征融合策略和SE通道注意力策略實現，所述原始ganomaly網絡架構包括生成器和判別器，其中，所述生成器為由第一編碼器、解碼器和第二編碼器組成的“編碼-解碼-編碼”結構；S3，將所述肌電樣本輸入所述特征重構網絡EMG-FRNet，提取輸入肌電樣本的潛在特征，并對肌電樣本的潛在特征進行重構獲得重構潛在特征后輸出肌電樣本的潛在特征和重構潛在特征；S4，計算潛在特征和重構潛在特征之間的特征重構誤差，并將所述特征重構誤差與預定義的閾值進行比較，基于所述比較的結果確定所述肌電樣本屬于目標手勢或無關手勢；所述通道裁剪策略用于實施通道裁剪，包括比例通道裁剪和冪次通道裁剪，其中所述比例通道裁剪包括根據網絡輸入樣本的通道比例，對網絡特征層的通道數量進行裁剪，所述冪次通道裁剪包括在比例通道裁剪基礎上改變通道數量，使得冪次通道裁剪后的通道數量滿足2的整數次冪的要求；所述跨層編解碼特征融合策略用于實施跨層編解碼特征融合，在生成器的第一編碼器和解碼器之間添加多個跳躍連接，建立了上采樣層和下采樣層之間的直接通路，將下采樣特征圖和上采樣特征圖通過所述多個跳躍連接進行特征融合，所述特征融合通過在通道維度進行特征拼接將編碼和解碼過程中的特征信息進行所述特征融合后獲得編解碼器的特征拼接圖；其中所述多個跳躍連接包括將第一編碼器和解碼器不同尺度的特征圖進行多次特征融合；所述SE通道注意力策略用于實施SE通道注意力方法，從而基于SE通道注意力機制由編解碼器的特征拼接圖得到包含權重信息的特征拼接圖；所述SE通道注意力方法包括壓縮操作、激勵操作和縮放操作；其中壓縮操作用于得到編解碼器的特征拼接圖各個通道的特征表示z；激勵操作用于得到各個通道的權重向量，縮放操作用于獲取包含權重信息的特征拼接圖。

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