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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种单视角多人三维姿态估计模型的训练方法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：CN120356037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510846988.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种单视角多人三维姿态估计模型的训练方法及估计方法是由黄伟红;张柳;胡建中;张子浩;张忠腾;彭情;刘硕设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单视角多人三维姿态估计模型的训练方法及估计方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种单视角多人三维姿态估计模型的训练方法及估计方法，其中，一种单视角多人三维姿态估计模型的训练方法，包括：收集多人姿态图片；采用结构化姿态表示，对多人姿态图片进行处理，得到多人姿态图片对应的关节点集合；根据预设掩码策略，生成掩码值，利用掩码值，对关节点集合进行掩码处理，得到掩码姿态张量；利用掩码姿态张量，对用于三维姿态估计的主干网络进行预训练，得到训练好的主干网络。本申请通过引入姿态掩码训练，让模型能够学习并适应各种可能出现的遮挡情况，提高模型在复杂运动环境下的鲁棒性和估计精度。

本发明授权一种单视角多人三维姿态估计模型的训练方法及估计方法在权利要求书中公布了：1.一种单视角多人三维姿态估计模型的训练方法，其特征在于，包括： 收集多人姿态图片； 采用结构化姿态表示，对所述多人姿态图片进行处理，得到所述多人姿态图片对应的关节点集合； 根据预设掩码策略，生成与所述关节点集合中的每个关节点对应的掩码值； 利用所述掩码值，对所述关节点集合进行掩码处理，得到掩码姿态张量； 利用所述掩码姿态张量，对用于三维姿态估计的主干网络进行预训练，得到训练好的主干网络； 其中，所述掩码姿态张量，定义所述关节点集合，将所述关节点集合经过一个全连接层处理后得到一个新的关节点集合P，，其中，R为实体空间，N为所述多人姿态图片中的人数，T为时间帧数，K为所述多人姿态图片中的每个人包含的关节点数量，D为特征维数，在所述关节点集合P中的每个元素表示第i个人在第t帧的第j个关节点的第d个坐标值，i∈{1,2，...，N}，t∈{1,2，...，T}，j∈{1,2，...，K}； 定义所述掩码值集合M，，R为实体空间，N为所述多人姿态图片中的人数，T为时间帧数，K为所述多人姿态图片中的每个人包含的关节点数量，其中，在所述掩码值集合中的每个元素表示第i个人第t帧的第j个关节点的掩码值，的计算公式为： ； 其中，代表可见，代表被遮挡，如果是可见的，则取值为1，如果是被遮挡的，则取值为0； 所述利用所述掩码值，对所述关节点集合进行掩码处理，得到掩码姿态张量，包括： 将每个掩码值融合对应的坐标值，得到遮挡后的掩码姿态张量，计算公式为： 。

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