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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利一种运动姿态检测方法、系统、计算机设备和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：CN120183049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510660071.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种运动姿态检测方法、系统、计算机设备和存储介质是由李俊;李琦铭;吉康友;谢银辉;高银设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种运动姿态检测方法、系统、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种运动姿态检测方法、系统、计算机设备和存储介质。所述运动姿态检测方法包括：获取图像数据；将所述图像数据分为若干个并联的分支，若干所述分支分别使用不同的矩形膨胀率生成矩形采样网格，结合可学习的偏移量函数实现采样点的自适应偏移，捕获所述分支的局部细节信息；利用线性层捕获每一所述分支的全局信息；在通道维度中将所有所述分支的输出特征图进行级联，得到多重感受野特征图；检测所述多重感受野特征图中的行人特征。本发明提出了矩形膨胀可变形卷积机制，实现了在矩形感受野范围内的自适应采样，以应对行人复杂的姿态变化；利用星型机制获得多重感受野特征图。

本发明授权一种运动姿态检测方法、系统、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种运动姿态检测方法，其特征在于，所述运动姿态检测方法包括： 获取图像数据； 将所述图像数据分为若干个并联的分支，若干所述分支分别使用不同的矩形膨胀率生成矩形采样网格，结合可学习的偏移量函数实现采样点的自适应偏移，捕获所述分支的局部细节信息；利用线性层捕获每一所述分支的全局信息；在通道维度中将所有所述分支的输出特征图进行级联，得到多重感受野特征图； 检测所述多重感受野特征图中的行人特征； 所述矩形采样网格在卷积核中的采样点之间插入不同数量的空洞元素，形成矩形采样范围，用于引导网络捕获矩形型态的行人特征，所述行人特征具体为： ； 其中，和分别表示第i个所述分支的垂直和水平膨胀率； 用可学习的偏移量函数实现采样点的自适应偏移，得到第i个所述分支的输出特征图： ； 其中，表示第i个所述分支的输出特征图，表示像素点在整个所述图像数据中的位置，是第n个点的预定义位置，表示卷积核的权重，表示可学习的偏移量，表示第i个所述分支经过矩形膨胀可变形卷积机制得到的输入特征图； 所述利用线性层捕获每一所述分支的全局信息，具体操作过程如下： ； 其中，表示第i个所述分支的输出特征图，BN（·）表示批量规范化操作，ReLU（·）表示激活函数，表示第一个线性层，表示第二个线性层，表示特征映射； 在通道维度中将所有所述分支的输出特征图进行级联，具体的操作如下： ； 其中，表示所述多重感受野特征图；在每个所述分支中，表示第i个所述分支经过矩形膨胀可变形卷积及自适应偏移处理的特征图，表示经过自适应前馈神经网络处理的特征图，表示每个所述分支输出特征图，表示输入特征映射,表示卷积核为的二维卷积层,表示在通道维度上对特征图进行级联操作。

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