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龙图腾网恭喜复旦大学;之江实验室申请的专利基于Transformer的多视角3D姿态估计系统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：CN114821099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210370621.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于Transformer的多视角3D姿态估计系统是由金城;张子墨;吴渊;程乐超设计研发完成，并于2022-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的多视角3D姿态估计系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于Transformer的多视角3D姿态估计系统。该系统按照处理流程先后顺序分为单视角时空Transformer特征提取模块和多视角Transformer特征交换模块两个部分。单视角时空Transformer特征提取模块对输入的多视角姿态序列提取不同视角的时空域特征信息；多视角Transformer特征交换模块，将不同视角的时空域特征信息两两交换，然后经过回归头输出最终的3D姿态估计结果。本发明能充分利用姿态序列间的时间上下文和空间关系，在不同视角间充分进行特征交换和传输，提高了3D姿态估计结果的准确度。

本发明授权基于Transformer的多视角3D姿态估计系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer模块的多视角3D姿态估计系统，其特征在于，其包括若干单视角时空Transformer特征提取模块和多视角Transformer特征交换模块两个部分；其中：单视角时空Transformer特征提取模块，其对输入的多视角2D骨架序列分别提取不同视角的时空域特征信息；多视角Transformer特征交换模块，将不同视角的时空域特征信息两两交换，然后经过回归头输出最终的多视角3D姿态估计结果；其中：单视角时空Transformer特征提取模块包括姿态和位置嵌入层与嵌套Transformer块两部分，姿态和位置嵌入层将关节和姿态分别嵌入到单词token和句子token，嵌套Transformer块接收来自姿态和位置嵌入层的单词token和句子token从单词token和句子token中提取和传递特征；其中；1姿态和位置嵌入层给定T帧的输入姿态序列每一帧Pi包含N个关节的2D坐标Ji,k；使用Rn来表示维度为n的特征空间，则有Ji,k∈R2，i∈1,2,...,T，k∈1,2,...,N；为了构造单词token和句子token分别使用线性层和作为姿态嵌入和位置嵌入，其中dw和ds分别是单词和句子的特征维度；单词token和句子token的构造过程用公式1和2表示： 公式中的和分别是单词和句子的输入嵌入的权值和偏置；和分别表示第i个句子中的所有单词和所有的句子，∥表示逐通道级联；单词和句子的位置嵌入在空间和时间维度上显式地编码索引；2嵌套Transformer块获得单词token和句子token后，对这些token应用一系列的嵌套Transformer块来提取和传递特征；在每个嵌套Transformer块的外子块和内子块之间应用线性变换和逐元素累和，将空间关系传递给句子token，嵌套Transformer块的特征提取和传递过程用公式3，4和5表示： 公式中的和分别表示线性变换的权值和偏置，l表示嵌套层号，∥表示逐通道级联；多视角Transformer特征交换模块由多个跨视角Transformer特征传输子模块CT2组成；跨视角Transformer特征传输子模块的编码器和解码器各接受一个序列作为输入，使用解码器的输出作为最终输出；编码器和解码器分别由Transformer子块堆叠而成，Transformer子块之间额外添加了引导注意力GA机制，用来在不同视角间寻找高度相关的关键点对；引导注意力在编码器输出Y∈Rn×d和解码器输入X∈Rn×d之间执行多头注意力MHA：GAX,Y＝MHAFCQX,FCKY,FCVY6SubBlockGX,Y＝LNX+GAX,Y7编解码器的结构用公式8表示：EDX,Y＝DecoderX+EncoderY8跨视角Transformer特征传输子模块CT2相互并行地引导两个视角之间的特征，用公式9和公式10表示：CT2X,YX＝EDX,Y9CT2X,YX＝EDY,X10多视角Transformer特征交换模块按照两个视角为一组的方式将所有视角划分为组，V表示视角数量，每组都利用CT2模块来传输特征信息；该模块一共进行V-1次分组，以确保任意两个视角都进行了特征交换。

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