东南大学杨万扣获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利人体实例感知的多人姿态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：CN116824701B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310819458.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权人体实例感知的多人姿态估计方法是由杨万扣;蒋俊波;杨森设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本人体实例感知的多人姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高斯函数的显式监督自注意力的多人姿态估计方法，包括如下步骤：步骤1，选取合适的深度学习网络作为特征提取器；步骤2，构造并行卷积与自注意力模块；步骤3，构造关键点位置预测网络；步骤4，对并行模块中的自注意力分支进行基于高斯函数的显式监督；5，输入训练图像，运用数据增广技术，扩充训练样本，用标注监督模型输出；步骤6，反向传播损失，直至训练收敛；步骤7，在测试阶段，把测试图像输入最终的多人姿态估计模型，进行多个人体实例的姿态估计。本申请解决了多人姿态估计效率低，可解释性差的技术问题。通过本申请的方法，可以统一关键点定位与关键点匹配的特征学习过程，加快了多人姿态估计速度。
本发明授权人体实例感知的多人姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种人体实例感知的多人姿态估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1，选取合适的深度学习网络作为特征提取器； 步骤2，构造并行卷积与自注意力模块，编码关键点定位所需的局部信息与全局联系； 步骤3，构造关键点位置预测网络，用以输出关键点位置热图； 步骤4，对并行模块中的自注意力分支进行基于高斯函数的显式监督，使用高斯函数对每个关键点附近的注意力分布图进行加权，得到每个人体实例对应的注意力分布图； 步骤5，输入训练图像，运用数据增广技术，扩充训练样本；输出的关键点位置热图与标注的真值热图做均方差损失，输出的人体实例注意力分布图与标注的人体实例掩码做均方差损失，将两种损失加权求和得到最终的损失函数； 步骤6，反向传播损失，直至训练收敛，得到最终的多人姿态估计网络模型； 步骤7，在测试阶段，把测试图像输入最终的多人姿态估计模型，进行多个人体实例的姿态估计。
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