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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于二维图注意力网络的人体姿态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：CN116110128B 。

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：202310057018.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于二维图注意力网络的人体姿态估计方法是由沈俊羽设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维图注意力网络的人体姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二维图注意力网络的人体姿态估计方法。本方法设计一种图神经网络的的卷积方式，并将节点之间的注意力引入其中，命名为二维图注意力卷积。此图卷积能处理节点特征是二维的图神经网络可移植性强且使用方便，可接在任意bottom‑up人体姿态估计生成的多人heatmap后边来提升其精度。并用此卷积设计了合理的网络结构来对特征热图进行优化。不仅只在生成热图的人体姿态估计场景下应用，其余节点特征是二维的节点，并且节点之间有不同连接关系的场合也能用此方法来优化。

本发明授权一种基于二维图注意力网络的人体姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维图注意力网络的人体姿态估计方法，其特征在于包含如下步骤： S1:根据人体关键点的连接关系构建邻接矩阵； S2:对所有关节的二维节点特征进行特征变换，一维节点特征用可学习的二维矩阵进行特征变换，二维节点特征用卷积进行特征变换，所有节点都进行特征变换就相当于深度可分离卷积的第一步,人体姿态估计生成的热图用Hl∈Rc×h×w表示，其中c表示关键点数量，h、w表示热图的高和宽，l表示卷积的层数，l∈[0,L，L是总的卷积层数，则对热图Hl进行特征变换得到特征变换后的热图H′l＝Hl*fl，Hl∈Rc×h′×w′，fl∈Rc×k×k×c表示对第l层特征进行特征变换的卷积核，k表示卷积核的尺寸； S3:求所有二维节点之间的注意力系数，求二维节点i与其相邻节点j之间的注意力系数时，用与在通道维度进行拼接得到的特征大小一样的卷积核对进行卷积，得到一个临时变量σ表示leakyRelu激活函数，||表示对两个特征图在通道维度进行拼接，求当前节点i与所有相邻节点Ni用此操作得到的临时变量并进行归一化即为当前节点与所有相邻节点之间的注意力系数,节点i与节点j之间的注意力系数为 其中与自身节点的注意力系数先乘以10再进行归一化，因为邻居节点是影响自身节点而不是左右自身节点； S4:节点特征更新：节点i进行特征更新时，i节点的所有邻居节点先根据步骤二进行特征变换，再根据步骤三求与所有节点的注意力系数，特征变换后的特征根据注意力系数进行加权求和即节点i进行一次二维图卷积后的特征值 S5：节点i在特征更新时用不同的变换矩阵和不同的注意力系数分别更新多重注意力头数K次，取平均得到某节特征更新值，有几个头参数量就翻几倍，应用多重注意力机制的节点i的特征更新值 为节点i和节点j在第l层卷积的第k重注意力机制系数，为节点i在l层第k重注意力机制下的特征值。

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