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龙图腾网获悉中南大学申请的专利人体姿态估计方法及系统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：CN120234676B 。

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：202510713019.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权人体姿态估计方法及系统是由雷琪;郑锦伦;谢斌;田鑫辉设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种人体姿态估计方法及系统，本发明的人体姿态估计方法包括：将人体分成多个部分；分别将人体不同部分的运动数据、起始状态下的速度数据、关节起始位置信息集、初始姿态数据作为深度学习网络模型的输入，训练所述深度学习网络模型，得到人体不同部分的姿态估计模型。本发明分别构建人体不同部分的姿态估计模型，采用逐级处理方式处理运动数据、关节位置数据等，这种逐级处理方式充分利用了加速度和关节位置的线索，减少了动作模糊，同时保持了快速响应的优势。本发明能够分别抓住人体不同部分的独特运动特点，利用这些部位的空间特性来提高速度和关节位置的计算精确度，从而在多样化的动作场景中实现更稳定的姿态识别。

本发明授权人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将人体分成多个部分，获取人体不同部分的运动数据、起始状态下的速度数据、关节起始位置信息集、初始姿态数据；所述运动数据包括运动传感器采集的加速度和传感器朝向； S2、分别将人体不同部分的运动数据、起始状态下的速度数据、关节起始位置信息集、初始姿态数据作为深度学习网络模型的输入，训练所述深度学习网络模型； 所述深度学习网络模型包括第一MLP网络模型、第二MLP网络模型和第三MLP网络模型，第一MLP网络模型、第二MLP网络模型和第三MLP网络模型依次连接，第一MLP网络模型和第三MLP网络模型连接； 运动数据分别输入第一MLP网络模型、第二MLP网络模型和第三MLP网络模型，起始状态下的速度数据输入第一MLP网络模型，关节起始位置信息集输入第二MLP网络模型，初始姿态数据输入第三MLP网络模型； 通过第一MLP网络模型的损失函数、第二MLP网络模型的损失函数、第三MLP网络模型的损失函数构建目标函数，通过目标函数迭代优化训练所述深度学习网络模型，得到人体不同部分的姿态估计模型； 所述第一MLP网络模型、所述第二MLP网络模型和所述第三MLP网络模型均包括第一输入层、第二输入层、余弦离散变换层、第一融合层、第一全连接层、第一归一化层、第二融合层、逆余弦离散变换层、第三融合层、第二全连接层、第二归一化层、第四融合层、第五融合层、第三全连接层、第三归一化层； 第一输入层、余弦离散变换层、第一融合层、第一全连接层、第一归一化层、第二融合层和逆余弦离散变换层依次连接，第二输入层与第一融合层连接，余弦离散变换层和第二融合层连接； 第一输入层、第三融合层、第二全连接层、第二归一化层和第四融合层依次连接，第二输入层与第三融合层连接，第一输入层与第四融合层连接； 逆余弦离散变换层、第四融合层均与第五融合层连接，第五融合层、第三全连接层和第三归一化层依次连接。

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