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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种人体姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120544279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510703051.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种人体姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质是由尤殿龙;余杰;韩达设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人体姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种人体姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉与数字图像处理技术领域。所述方法包括：获取目标人体框数据，并将所述目标人体框数据输入特征提取网络，确定细粒度特征；所述特征提取网络采用金字塔Transformer作为主干网络，并将主干网络中产生的中间特征图通过局部信息增强模块进行处理；利用细粒度融合机制对细粒度特征进行跨层特征校正，得到融合特征；利用坐标信息交互模块对所述融合特征进行跨轴信息互补，得到基于人体各个关节和部位在空间中相对位置的坐标信息；根据人体关键点的坐标信息进行组合连接，得到人体姿态估计结果。本发明能够提高人体姿态估计的准确性。

本发明授权一种人体姿态估计方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体姿态估计方法，其特征在于，包括： 获取目标人体框数据； 将所述目标人体框数据输入特征提取网络，确定细粒度特征；所述特征提取网络采用金字塔Transformer作为主干网络，并将主干网络中产生的中间特征图通过局部信息增强模块进行处理； 利用细粒度融合机制对细粒度特征进行跨层特征校正，得到融合特征； 利用坐标信息交互模块对所述融合特征进行跨轴信息互补，得到基于人体各个关节和部位在空间中相对位置的坐标信息； 根据人体关键点的坐标信息进行组合连接，得到人体姿态估计结果；所述人体关键点包括鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左髋、右髋、左膝、右膝、左踝和右踝； 所述将所述目标人体框数据输入特征提取网络，确定细粒度特征，具体包括： 将所述目标人体框数据输入主干网络，经四个阶段进行处理，形成分辨率由高到低的特征金字塔；其中，每个阶段通过空间缩减块根据设定值逐步压缩特征图的分辨率并扩展通道数；各所述阶段的分辨率依次为输入图像的和 将所述特征金字塔输入局部信息增强模块进行处理，输出增强特征： fout＝ConvConcatf1′,f3+f2′. 其中，Conv表示卷积处理，Concat表示将两个张量沿着通道层合并处理，f1′表示小尺度特征，f2′表示中大尺度特征，f3表示经过上下文依赖权重精细化后的中大尺度特征； 所述利用细粒度融合机制对细粒度特征进行跨层特征校正，得到融合特征，具体包括： 对于主干网络输出的特征和局部信息增强模块输出的特征沿着通道维度相加，然后通过全局池化操作确定一维上下文信息，并生成通道描述符； 将所述通道描述符送入多层感知机进行融合计算，得到融合特征： F″＝λ1·F4+λ2·fout. 其中，F″表示融合主干网络输出的特征F4和局部信息增强模块输出的特征fout后的特征，λ1和λ2是两个二维权重，两个权重的确定方法为：基于不同粒度信息空间的全局信息和通道相关性，自适应地为不同粒度分配权重； 所述利用坐标信息交互模块对所述融合特征进行跨轴信息互补，得到基于人体各个关节和部位在空间中相对位置的坐标信息，具体包括： 将所述融合特征通过三个不同尺度的一维卷积层分别处理图像的轴向信息，得到水平轴上的轴向信息和垂直轴上的轴向信息； 利用交叉运算将所述水平轴上的轴向信息和所述垂直轴上的轴向信息进行交互，分别得到沿水平轴交互后的信息FH和沿垂直轴交互后的信息FV，并计算基于人体各个关节和部位在空间中相对位置的坐标信息： Fout＝Conv1×1FV+Conv1×1FH+F″. 其中，F″表示融合特征，Conv1×1表示一维卷积。

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