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龙图腾网获悉江苏省特种设备安全监督检验研究院申请的专利基于质量分数的多人姿态识别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：CN116844185B 。

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：202310590172.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于质量分数的多人姿态识别方法是由张媛;冯雨;杨金龙设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于质量分数的多人姿态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于质量分数的多人姿态识别方法，属于目标检测与姿态估计领域。所述方法根据计算质量分数判断检测到的姿态定位精度，以此来评价后处理热图，在热图后处理分数中引入质量分数，解决不同关键点之间精度要求大小差异性，提高目标检测器生成检测框的质量，解决小目标的姿态识别的问题，可以取得更加精确的姿态估计结果；过联合预测划分关键点，即使在多人场景出现关键点遮挡、关键点不在候选框内等问题，仍能够对存在干扰信息的关键点进行正确划分。本发明的基于质量分数的多人姿态识别方法，优化目标检测器后处理、关键点划分与连接的方式，有效提升了检测精度。

本发明授权基于质量分数的多人姿态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于质量分数的多人姿态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取待识别的多人姿态估计场景图； 步骤2：针对所述多人姿态估计场景图，利用目标检测网络生成初步人体检测区域； 步骤3：将所述初步人体检测区域输入对称空间变换网络，得到不同目标的候选框； 步骤4：计算所述不同目标的候选框的置信度，使用OKS-Net预测的质量分数筛选候选框，根据所述质量分数得分判断检测精度并过滤候选框； 步骤5：将筛选后的图片区域输入姿态生成器，由姿态生成器估计对应目标整体关键点连线； 步骤6：通过联合预测以及PAF优化连接方式，实现对人体关键点的回归和分类进行更精准的姿态识别； 所述质量分数的计算过程包括： 所述OKS-Net采用通道注意力机制自适应感知不同姿态的遮挡，通过与热图回归共享姿态特征来学习估计姿态和真实值之间的关键点相似度； 质量分数表示为将姿态估计特征图F作为输入，利用对姿态特征的最大池化层和全连接层，得到各通道的重新加权系数，并通过乘以该系数对姿态特征进行重新加权： 其中Score为质量分数得分，FC为全连接层计输出，为对特征图最大池化层计算； 最后，将重加权特征输入到3个卷积层和3个全连通层中，预测的质量分数通过全连接层计算得出并输出，该得分区间归一化在0到1之间； 所述步骤6中的联合预测包括：获取检测目标后，进行特征提取，将特征图像作为输入，经过卷积后输出变换矩阵；其次，根据所述变换矩阵找到映射位置关系，利用插值法计算每一个插值点的像素值得到输出，对于一个的图像输入，根据每个人体2D关键点产生定位，同时保持肢体区域间的位置信息和方向信息，由关键点之间矢量信息将框外关键点与目标连接，以将检测到的关键点分组到一个骨架中，因为每个边界框都有一个相关的姿态，从而保证关键点的正确划分。

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