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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于人体姿态的多相机时间同步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：CN115147753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210576537.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于人体姿态的多相机时间同步方法是由王松;阴立强;韩瑞泽;冯伟;万亮;杨嘉临设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体姿态的多相机时间同步方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，为实现对视频拍摄时时间差的确定，且误差小、操作简单，本发明，基于人体姿态的多相机时间同步方法，步骤如下：步骤1：给定拍摄同一空间的两个不同视角的相机所拍摄的视频V1和V2；步骤2：使用HRNet人体2D姿态估计方法，得到V1和V2每一帧中人体的2D姿态P1和P2；步骤3：使用预训练的特征嵌入网络得到P1和P2每一帧的嵌入特征F1和F2；步骤4：根据F1和F2之间的相似度，得到匹配矩阵X；步骤5：根据匹配矩阵X，得到V1和V2中，帧与帧之间的匹配向量O；步骤6：依据匹配向量O，确定V1和V2拍摄时的时间差，以实现视频同步的目标。本发明主要应用于视频处理、同步场合。

本发明授权基于人体姿态的多相机时间同步方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体姿态的多相机时间同步方法，其特征是，步骤如下： 步骤1：给定拍摄同一空间的两个不同视角的相机所拍摄的视频，分别表示为V1和V2； 步骤2：使用HRNet人体2D姿态估计方法，得到V1和V2每一帧中人体的2D姿态，表示为P1和P2，其中，使用预训练的HRNet提取V1和V2中每一帧的人体姿态，分别表示为P1∈RM×K×D和P2∈RN×K×D，其中M和N分别为V1和V2的长度，K为检测出来的人体关节点数目，D为每个关节的特征维度； 步骤3：使用预训练的特征嵌入网络得到P1和P2每一帧的嵌入特征，表示为F1和F2； 步骤4：根据F1和F2之间的相似度，得到匹配矩阵X，计算匹配矩阵的目的是得到V1和V2中帧与帧之间的对应关系，具体步骤如下： 1将上一步操作得到的P1和P2输入到特征嵌入网络，得到其每一帧的嵌入特征，表示为F1∈RM×C和F2∈RN×C，其中C为每一帧的嵌入特征的维度，特征嵌入网络根据F1和F2以自监督的方式进行训练； 2计算F1和F2之间的相似度矩阵S∈RM×N，定义矩阵中的每一个相似度得分为： 其中Sm，n代表F1中第m帧和F2中第n帧的相似度得分； 3对所述相似度矩阵S进行Softmax操作得到匹配矩阵X∈RM×N，匹配矩阵中每一个值为： 其中，Xm，n∈[0,1]，值越大代表F1中第m帧和F2中第n帧的越匹配； 步骤5：根据匹配矩阵X，得到V1和V2中，帧与帧之间的匹配向量O，计算匹配向量具体步骤如下： 对上一步得到的匹配矩阵的每一行进行Argmax操作，进而得到匹配向量O∈RM×1： O＝[o1,o2,o3,...,oM] 其中O中每一个元素的索引代表V1中对应的帧，值代表该帧在V2中对应的匹配帧； 确定拍摄时间差： 利用匹配向量确定V1和V2在开始拍摄时的时间差，具体方法为根据所有匹配帧对之间的时间差来得到视频间的时间差： 其中，Of为确定的V1和V2在开始拍摄时的时间差，Med为取中位数操作； 步骤6：依据匹配向量O，V1和V2拍摄时的时间差，来实现视频同步的目标。

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