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龙图腾网获悉杭州倚澜科技有限公司申请的专利基于时序上下文线索的三维人体重建方法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：CN115330950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210985402.6，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于时序上下文线索的三维人体重建方法是由戴翘楚;吴翼天;曹静萍设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序上下文线索的三维人体重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时序上下文线索的三维人体重建方法，具体涉及人工智能领域，主要包括以下步骤：基于时序上下文线索的三维人体重建神经网络预训练；利用卷积神经网络，对每一帧图像提取空间特征；利用运动编码器将每一帧的人体外部轮廓和光流信息加入到输入特征中；采用转换器网络作为时序编码器捕捉多帧输入的时间相关性；通过训练回归器回归参数化人体模板参数和相机参数；利用判别器判别真实且自然的人体动作姿态；利用回归得到的参数化人体模板参数训练可微分渲染器。训练完成后，给定任意一段动作序列，即可完成人体模型姿势和形状重建。该技术可以用于运动分析、虚拟和增强现实、游戏和动画等需要三维人体重建的场景。

本发明授权基于时序上下文线索的三维人体重建方法在权利要求书中公布了：1.基于时序上下文线索的三维人体重建方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、输入一段单人体视频帧序列，记作，其中为序列长度，即图像序列数目，表示第张图像，即第i帧； 步骤S2、利用卷积神经网络，对图像序列的每一帧提取空间特征，其中每个特征是一个大小为2048维的向量； 步骤S3、经过一个运动编码器将每一帧的人体外部轮廓和光流信息加入到输入特征中，得到特征值为：，其中为视频帧的空间特征，为人体外部轮廓特征，为光流特征； 步骤S4、训练一个转换器网络作为时序编码器提取上下文时间信息，输出每一帧包含前后帧信息的隐变量； 步骤S5、利用回归参数化人体模板参数和相机参数和，回归器初始化为平均姿态，之后为上一帧的姿态结果作为下一帧初始化，对整个序列拟合对应的三维人体模板动态序列； 步骤S6、采用自监督集成各个时间对应的特征向量用于判别真实自然的人体动作姿态； 步骤S7、利用回归得到的参数化人体模板参数进行可微分渲染，得到的二维关节点信息，人体轮廓，光流信息与网络估算的值比较，计算重投影误差； 步骤S8、利用三维人体模板动态序列和单人体视频帧序列构建损失函数；训练网络模型，损失函数为： ； 其中，三维误差，使用L2范数损失函数： ，其中，为三维关节参数； 二维误差，使用L2范数损失函数： ，其中，为二维关节参数； 参数化人体模板误差，使用L2范数损失函数： ，其中，为人体形状参数，为人体姿态参数； 判别器误差，使用L2范数损失函数： ，其中，为运动参数的对抗损失； 判别器误差，使用L2范数损失函数： ； 运动编码器误差，使用L2范数损失函数： ，其中，为人体外部轮廓特征，为光流特征，为视频帧的空间特征； 步骤S9、在步骤S8训练完成后，给定任意一段视频帧序列，通过训练好的模型，完成三维人体模型姿势和形状重建。

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