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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于上下文实例解耦的多人姿态估计方法与装置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：CN114926895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210339901.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于上下文实例解耦的多人姿态估计方法与装置是由张史梁;王东凯设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于上下文实例解耦的多人姿态估计方法与装置在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习及姿态估计技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于上下文实例解耦的多人姿态估计方法与装置。所述方法包括：获取预设数目个包含多人的图像；将所述包含多人的图像作为训练样本输入基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型中进行训练；采用训练好的基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型对目标图像进行姿态估计；其中，所述基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型设置有实例信息抽象模块、全局特征解耦模块和热图估计模块。本申请所述方法与装置能够在更大范围内探索上下文线索，从而对空间检测错误具有鲁棒性，且在精度和效率上均优。

本发明授权一种基于上下文实例解耦的多人姿态估计方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文实例解耦的多人姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设数目个包含多人的图像； 将所述包含多人的图像作为训练样本输入基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型中进行训练； 采用训练好的基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型对目标图像进行姿态估计； 其中，所述基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型设置有实例信息抽象模块、全局特征解耦模块和热图估计模块； 所述基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型还包括骨干网络，所述采用训练好的基于上下文实例解耦的多人姿态估计模型对目标图像进行姿态估计，包括： 将所述目标图像输入所述骨干网络，得到全局特征图，其中，所述目标图像包括多个人，所述全局特征图包含所有人的三维特征； 将所述全局特征图分别输入实例信息抽象模块和全局特征解耦模块； 通过实例信息抽象模块得到目标图像中每个人的实例特征； 将所述每个人的实例特征输入全局特征解耦模块，全局特征解耦模块基于所述全局特征图和所述每个人的实例特征解耦出实例特征感知图； 将所述实例特征感知图输入热图估计模块，得到所述目标图像中每个人的每个关键点的概率分布。

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