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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于热成像的人体姿态估计网络模型及估计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：CN116229235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310204603.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于热成像的人体姿态估计网络模型及估计方法是由李玲玲;赵帅;熊霖;孙其功;焦李成;刘芳;吴文童;刘旭;马晶晶;张丹设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热成像的人体姿态估计网络模型及估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人体姿态估计网络模型及估计方法，具体涉及一种基于热成像的人体姿态估计网络模型及估计方法，用于解决基于HRNet的人体姿态估计方法存在过于复杂，模型过深，适合提取精细特征，不适用于只显示轮廓信息的热成像，以及计算效率低，推理速度慢的不足之处。该基于热成像的人体姿态估计网络模型包括Start模块、Transition模块和Stage模块；本发明将热成像引入人体姿态估计领域，解决了光照影响、复杂背景等问题，由于热成像只显示人体的轮廓信息，解决了个人隐私泄露问题。

本发明授权一种基于热成像的人体姿态估计网络模型及估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热成像的人体姿态估计网络模型，其特征在于：包括输出输入依次连接的Start模块、Transition1模块、Stage2模块、Transition2模块、Stage3模块、Transition3模块、Stage4模块； 所述Start模块用于对待估计人体姿态热成像数据进行第一步特征提取，Start模块包括输出输入依次连接的卷积层、BN层、ReLU层和4个Bottleneck块； 所述Transition1模块、Transition2模块、Transition3模块组成Transition模块；所述Transition1模块包括两个并行的子网络，第二个子网络的分辨率为第一个子网络的分辨率的一半；所述Transition2模块包括三个并行的子网络，第N+1个子网络的分辨率为第N个子网络的分辨率的一半；N＝1，2；所述Transition3模块包括四个并行的子网络，第M+1个子网络的分辨率为第M个子网络的分辨率的一半；M＝1，2，3； 所述Stage2模块、Stage3模块、Stage4模块组成Stage模块；所述Stage2模块、Stage3模块、Stage4模块分别用于在Transition1模块、Transition2模块、Transition3模块内的子网络间引入交换单元，使每个子网络重复接收来自其它子网络的信息；Stage2模块、Stage3模块、Stage4模块均由BasicBlock块、卷积层、BN层、ReLU层和上采样层组成。

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