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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种人体姿态估计方法及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：CN114842506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210412076.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种人体姿态估计方法及系统是由杨娟;肖雄蔚;岳文蓉;李钟设计研发完成，并于2022-04-19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及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种人体姿态估计方法和系统，包括：S1.对前视声呐图像集进行预处理及标记，获得人体姿态估计数据集，将所述人体姿态估计数据集分为训练集和测试集；S2.使用所述训练集对YOLOv5模型进行训练，得到人体目标所在区域图像；S3.使用所述训练集对改进沙漏模型进行训练，将所述人体目标所在区域图像输入至训练好的改进沙漏模型进行处理，获得预测的人体姿态信息。本发明的改进的沙漏模型设置有空间注意机制，可自动学习突出重要特征，抑制背景噪音，从而能够从分辨率、信噪比都比较低的前视声呐图像集中准确预测出人体关键点，得到人体姿态，对水下目标判别及救捞任务具有极大的应用价值。

本发明授权一种人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人体姿态估计方法，用于从前视声呐图像中预测人体姿态，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1.对前视声呐图像集进行预处理及标记，获得人体姿态估计数据集，将所述人体姿态估计数据集分为训练集和测试集； 所述人体姿态数据集包括对所有前视声呐图像集进行人工标记获得的第一标签信息和第二标签信息，其中，所述第一标签信息为所述前视声纳图像集中关于所述人体目标的边界框位置；所述第二标签信息为所述前视声纳图像集中关于所述人体目标的包括头、躯干、左腿和右腿四个关键点位置； S2.使用所述训练集对YOLOv5模型进行训练，得到所述人体目标所在区域图像； S3.使用所述训练集对改进沙漏模型进行训练，将所述人体目标所在区域图像输入至训练好的改进沙漏模型进行处理，获得预测的人体姿态信息，具体为： S31.使用所述第一标签信息得到训练数据中的人体目标所在区域图像，将所述人体目标所在区域图像输入至改进的沙漏模型进行处理，计算得到所述人体目标的四个关键点位置，S31具体包括： S311.所述改进的沙漏模型对所述人体目标所在区域图像提取特征，在所述改进的沙漏模型的四个上采样阶段前及热力图预测阶段前进行特征图提取，将提取到的特征图作为变量，经过注意力模块计算后得到空间注意力图，所述提取得到的特征图为Fn，n∈{1,2,3,4,5}，则所述空间注意图通过下式计算得到：MaskFn＝sigmoidConvAvgPFn，式中，sigmoid为激活函数,Conv为卷积函数，AvgP为平均池化操作； S312.将所述空间注意力图与所述提取到的特征图相乘操作得到修正后的特征图，所述修改后的特征图通过下式得到：其中，MaskFn为所述空间注意力图，Fn为所述特征图，为修改后的特征图，为相乘操作； S313.将所述注意力模块作为所述改进沙漏模型的一部分，共同参与训练，直至收敛； S32.将每次计算得到的所述人体目标的四个关键点位置与所述第二标签信息进行比较，计算两者均方误差，并作为损失函数的输入，优化所述改进沙漏模型，将输出达到设定要求时的所述人体目标的四个关键点位置作为预测的所述人体目标的四个关键点位置，所述损失函数为：其中，x为输入的包含人体目标的前视声呐图像，为每次计算得到的所述人体目标的四个关键点位置，为所述训练集中的第二标签信息，θ为改进沙漏模型中的所有可训练参数。

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