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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种改进的YOLOv7人体关键点检测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：CN119478442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411576560.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法是由王国华;叶晓潼;叶安琪;肖光成;吴秉钊;甄佩盈;郑永森设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法，该方法通过LabelImage进行手动标注获得丰富的训练样本；将YOLOv7中原有的MP模块替换为L‑MP模块改进特征提取，新增LiftDownPool分支和残差连接；在YOLOv7网络的Backbone模块和Head模块之间新增EDH‑Conv模块,利用其输出作为空间权重分布来矫正激活区域，进一步提升了网络对小目标的检测能力；增加改进的RSwinTransformer编码器，用于提升对复杂场景中小目标和重叠目标的检测效果；将损失函数参照Wise‑IoULOSS改为基于L2损失的改进关键点检测损失，并引入用于调整关键点误差权重的动态聚焦机制，加速模型的收敛。该方法增强了对于复杂场景下的人体关键点检测识别能力，对于体育运动中人体关键点检测识别与计数任务有更强的鲁棒性、准确率和效率。

本发明授权一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法，其特征在于构建改进的YOLOv7网络结构，将原有的MP模块替换为改进的L-MP模块，以及在YOLOv7的Backbone模块和Head模块之间增加EDH-Conv模块，并将改进的RSwinTransformer编码器引入到YOLOv7的第三个和第四个CBS模块之间，增强人体关键点检测的准确度，包括如下步骤：1采集中学生仰卧起坐运动的图像样本；2对图像进行预处理及标注；3基于数据增广的训练集制作；4将改进的L-MP模块替换YOLOv7原有MP模块以提升特征提取；5在YOLOv7网络的Backbone模块和Head模块之间新增EDH-Conv模块；6在YOLOv7的第三和第四个CBS模块之间引进改进的RSwinTransformer编码器；7基于优化的损失函数训练深度网络，并实现关键点检测；所述的采集中学生仰卧起坐运动的图像样本，是指采集不同环境、角度和距离下的运动图像样本，使得图像样本包含不同的光照强度、不同人体拍摄视角的图片；所述对图像进行预处理及标注，是指通过OpenCV库调整输入图像的大小统一为608×608，使用OpenPose进行人体关键点标注；所述的基于数据增广的训练集制作，是指使用Mosaic数据增强、颜色扰动和亮度调整的方法制作用于训练的数据集；所述的基于优化的损失函数训练深度网络，并实现关键点检测，是指将损失函数参照Wise-IoU进行适应性改动，调整为适用于关键点检测的L2损失，引入动态非单调聚焦机制用于关键点的误差权重分配，并增加几何约束以确保关键点之间的合理位置关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南农业大学，其通讯地址为：510642 广东省广州市天河区五山路483号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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