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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种动作提示的三维人体姿态估计方法和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：CN116884085B 。

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：202310829392.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种动作提示的三维人体姿态估计方法和系统是由熊红凯;郑鸿伟;李涵;戴文睿;李成林;邹君妮设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动作提示的三维人体姿态估计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种动作提示的三维人体姿态估计方法和系统，包括：通过姿态编码器，从二维姿态序列中提取姿态位置特征、姿态序列特征和动作特征；根据姿态位置特征获得文本提示特征；对齐文本提示特征与动作特征，提取动作类别信息；选择对应动作类别信息的姿态提示特征，基于姿态提示特征与姿态序列特征间的相关性进行组合，得到增强姿态序列特征；将增强姿态序列特征通过线性映射得到三维姿态估计。本发明在姿态估计过程中，挖掘动作相关先验信息，引入动作相关文本、姿态特征的多模态信息，处理深度模糊问题；其即插即用模块，紧凑提取输入数据特征，节约网络模型参数量；显著提高含有自遮挡和复杂动作的姿态估计准确率，提升灵活性和可扩展性。

本发明授权一种动作提示的三维人体姿态估计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种动作提示的三维人体姿态估计方法，其特征在于，包括： S100，获得二维姿态序列作为输入； S200，从所述二维姿态序列中提取姿态位置特征、姿态序列特征和动作特征； S300，根据所述姿态位置特征，从动作信息文本提示中获得文本提示特征； S400，对齐所述文本提示特征与所述动作特征，提取动作类别信息； S500，选择对应所述动作类别信息的姿态提示特征，基于所述姿态提示特征与所述姿态序列特征间的相关性组合所述姿态提示特征与所述姿态序列特征，得到增强姿态序列特征； S600，将所述增强姿态序列特征通过线性映射得到三维姿态估计； S700，根据所述动作类别信息与真实动作类别之间的分类误差，以及所述三维姿态估计和真实三维姿态位置之间的姿态位置误差，更新S100~S700中的参数和提取特征； S800，重复S100~S700直至动作信息误差和计算姿态位置误差收敛； 所述S300，根据所述姿态位置特征，从动作信息文本提示中获得文本提示特征，包括： 对于包含个自学习文本提示模板和个动作类别文本构成的动作信息文本提示，通过文本编码器得到文本提示特征，其中所述文本编码器为任意多层注意力机制网络； 将所述姿态位置特征，通过差分模块提取姿态变化特征，其中差分模块对姿态位置特征相邻帧进行一阶差分，获得差值； 将所述姿态位置特征和所述姿态变化特征进行串接，获得组合姿态特征； 将所述组合姿态特征与所述文本提示特征通过单层注意力机制网络，利用交叉注意力机制计算相关性，其中所述交叉注意力机制公式为： ； ； 其中：和分别为投影矩阵，和分别为组合特征查询值和文本提示特征键值，为相关性系数矩阵； 将所述相关性系数矩阵作为加权系数，将所述组合姿态特征加权合并到所述文本提示特征，获得增强文本提示特征； 所述S400，对齐所述文本提示特征与所述动作特征，提取动作类别信息，包括： 分别标准化所述动作特征和所述增强文本提示特征，使它们各自的二范数均为1，计算标准化后的动作特征和增强文本提示特征之间的余弦相似度； 将所述余弦相似度作为权重，加权组合所述标准化的动作特征和增强文本提示特征，得到姿态序列的动作类别信息； 通过对齐动作特征和增强文本提示特征，将动作信息有效嵌入姿态特征，通过引入文本空间的动作先验信息，初步将姿态序列在动作空间进行分类对齐，对含有自遮挡和复杂动作的姿态估计具有引导作用。

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