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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于多级特征融合模块的人体姿态估计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：CN116403279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310303450.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多级特征融合模块的人体姿态估计方法是由俞鹤伟;李卓恒设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级特征融合模块的人体姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多级特征融合模块的人体姿态估计方法，包括以下步骤：S1、构建基于多级特征融合模块堆叠的人体姿态估计网络，包括特征提取主干子网络、多级特征融合模块堆叠子网络以及输出子网络；S2、准备训练集，对图像进行预处理，使用训练集标签制作标签热图，并对图像进行数据增强；S3、使用训练集训练基于多级特征融合模块堆叠的人体姿态估计网络；S4、对训练完毕的人体姿态估计网络进行测试和指标计算，调整网络结构参数以及训练设置，直至指标满足需求，将训练完的人体姿态估计网络用于实际人体姿态估计。本发明方法以新的多级特征融合模块为核心结构，并多次堆叠该模块达到适当的规模，实现了更好的人体姿态估计性能。

本发明授权一种基于多级特征融合模块的人体姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多级特征融合模块的人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建基于多级特征融合模块堆叠的人体姿态估计网络，包括特征提取子网络、多级特征融合模块堆叠子网络以及输出子网络； 多级特征融合模块堆叠子网络由多级特征融合模块MFF堆叠而成； 设多级特征融合模块记为MFF_n，其输入为n个不同级别的特征图，内部具有n个分支，每个分支对应一个特征级别；对于第i个分支，其结构包括： n个并行的采样模块samplej，i，j＝1,2，...，n，分别用于处理输入的n个特征图； 其中，j表示特征层次索引，samplej，i即代表第j个分支的特征图传播到第i个分支的采样模块；当i＞j时，samplej，i由最近邻插值上采样模块构成；当i与j相等时，samplej，i为1个跨阶段局部模块，该模块没有改变特征图张量形状；当i＜j时，samplej，i由i-j个卷积步长为2的CBL模块串联而成，进行下采样； 每一个分支采样后的输出沿通道维度拼接后进入一个卷积步长为1的CBL模块，即对所有分支信息进行特征提取、融合； S2、准备训练集，对图像进行预处理，使用训练集标签制作标签热图用于后续网络训练，并对图像进行数据增强； S3、使用训练集训练基于多级特征融合模块堆叠的人体姿态估计网络； S4、对训练完毕的人体姿态估计网络进行测试和指标计算，调整网络结构参数以及训练设置，重复步骤S3-S4，直至指标满足需求，将训练完毕的人体姿态估计网络应用于实际人体姿态估计。

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