买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种多表征融合的3D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：CN119131888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411078232.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种多表征融合的3D人体姿态估计方法及系统是由李玺;周松燃设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多表征融合的3D人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多表征融合的3D人体姿态估计方法及系统，属于人工智能领域。该方法步骤如下：使用2D人体姿态预测网络获取人体关键点的二维坐标位置，并将其输入到3D人体姿态预测网络中，首先将升维网络获取的初始特征与可学习的空间位置嵌入向量相加，得到人体姿态输入序列，将人体姿态输入序列依次经过N个特征提取模块中，得到人体姿态特征，将人体姿态特征输入到多表征融合的预测头中，得到最终的3D人体姿态预测结果。本发明在3D人体姿态预测头中加入多表征融合，使3D人体姿态预测网络能够更加容易学习到人体先验知识，进而增加了3D人体姿态预测网络的3D人体姿态估计的准确性，为3D人体姿态估计的发展做出一定贡献。

本发明授权一种多表征融合的3D人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多表征融合的3D人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取带有人体对象的RGB图像，将RGB图像送入预训练的2D人体姿态预测网络中，得到人体关键点的二维坐标位置； S2.将人体关键点的二维坐标位置输入到经过训练的3D人体姿态预测网络中，首先由升维网络对人体关键点的二维坐标位置进行处理，得到初始特征，将初始特征与可学习的空间位置嵌入向量相加，得到人体姿态输入序列，将人体姿态输入序列依次经过N个特征提取模块中，得到人体姿态特征，将人体姿态特征输入到多表征融合的预测头中，得到最终的3D人体姿态预测结果； 3D人体姿态预测网络的每个特征提取模块均使用两个并行的支路来提取特征，一条支路使用空间多头自注意力机制以及时间多头自注意力机制来提取特征，另一条支路使用空间图卷积以及时间图卷积来提取特征，最后使用适应性融合模块对两个并行的支路提取到的特征进行加权融合； 3D人体姿态预测网络的预测头包含三个并行的多层感知机模块，第一多层感知机模块用来将输入的人体姿态特征转化为第一3D人体姿态预测结果，第二多层感知机模块用来将输入的人体姿态特征转化为3D人体姿态边长，第三多层感知机模块用来将输入的人体姿态特征转化为3D人体姿态边角度，将3D人体姿态边长与3D人体姿态边角度对应相乘得到3D人体姿态边向量后，按照3D人体姿态边向量的索引依次将相邻的两个3D人体姿态边向量相连，得到第二3D人体姿态预测结果，将第一3D人体姿态预测结果和第二3D人体姿态预测结果加权平均后，得到最终的3D人体姿态预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。