成都数字天空科技有限公司韩英获国家专利权
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龙图腾网获悉成都数字天空科技有限公司申请的专利网状拓扑结构获取方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114663983B 。
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：202210497586.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权网状拓扑结构获取方法、装置、电子设备及存储介质是由韩英;刘宇;胡海设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本网状拓扑结构获取方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种网状拓扑结构获取方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善视角遮挡的歧义性导致获得的网状拓扑结构的精度和实时性不高的问题。该方法包括：获取多个人体图像，多个人体图像是从不同的视角对人体区域进行拍摄的；对多个人体图像进行关键点检测和多视角重构，获得重构后的三维关键点数据；使用预先训练的深度学习网络模型对重构后的三维关键点数据进行旋转预测，获得三维旋转数据；获取拟合后的参数化人体模型，并将三维旋转数据输入参数化人体模型，获得参数化人体模型的网状拓扑结构。
本发明授权网状拓扑结构获取方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网状拓扑结构获取方法，其特征在于，包括： 获取多个人体图像，所述多个人体图像是从不同的视角对人体区域进行拍摄的； 对所述多个人体图像进行关键点检测和多视角重构，获得重构后的三维关键点数据； 使用预先训练的深度学习网络模型对所述重构后的三维关键点数据进行旋转预测，获得三维旋转数据； 获取拟合后的参数化人体模型，并将所述三维旋转数据输入所述参数化人体模型，获得所述参数化人体模型的网状拓扑结构； 其中，所述深度学习网络模型是以第一人体模型的三维关键点数据为训练数据，以第二人体模型的三维旋转数据为训练标签，对深度学习神经网络进行训练获得的，所述第一人体模型与所述第二人体模型是不同的； 所述第一人体模型的三维关键点数据是使用所述第一人体模型的关键点检测算法从所述多个人体图像检测出的二维关键点，并对所述二维关键点进行多视角重构获得的；所述第二人体模型的三维旋转数据是使用所述第二人体模型对所述多视角重构后的三维关键点数据进行变换获得的。
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