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龙图腾网获悉华侨大学;福建省公田软件股份有限公司申请的专利一种基于双通道融合驱动的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：CN120412032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510876666.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于双通道融合驱动的3D人体姿态估计方法及系统是由骆炎民;彭天地;林躬耕设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双通道融合驱动的3D人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了计算机视觉技术领域的一种基于双通道融合驱动的3D人体姿态估计方法及系统，方法包括：步骤S1、构建3D人体姿态估计模型；步骤S2、获取大量的历史人体视频构建数据集；步骤S3、将数据集划分为训练集、验证集以及测试集，通过训练集对3D人体姿态估计模型进行训练，通过验证集对训练后的3D人体姿态估计模型进行验证，通过测试集对验证通过的3D人体姿态估计模型进行测试；步骤S4、对测试通过的3D人体姿态估计模型进行部署；步骤S5、获取实时人体视频，对实时人体视频进行预处理后输入部署的3D人体姿态估计模型，得到人体姿态估计结果。本发明的优点在于：极大的提升了3D人体姿态估计的精度以及鲁棒性。

本发明授权一种基于双通道融合驱动的3D人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道融合驱动的3D人体姿态估计方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、基于2D骨干模块、双通道时空融合模块、时空感知增强模块以及姿态回归模块构建一3D人体姿态估计模型，设定所述3D人体姿态估计模型的损失函数； 步骤S2、获取大量的历史人体视频，对各所述历史人体视频进行预处理以及标注后构建数据集； 步骤S3、将所述数据集划分为训练集、验证集以及测试集，通过所述训练集以及损失函数对3D人体姿态估计模型进行训练，通过所述验证集对训练后的3D人体姿态估计模型进行验证，通过所述测试集对验证通过的3D人体姿态估计模型进行测试； 步骤S4、对测试通过的所述3D人体姿态估计模型进行部署； 步骤S5、获取实时人体视频，对所述实时人体视频进行预处理后输入部署的3D人体姿态估计模型，得到3D人体姿态估计结果，展示所述3D人体姿态估计结果； 步骤S6、实时记录至少包括所述实时人体视频、3D人体姿态估计结果、估计时间、姿态估计反馈的人体姿态估计日志，存储所述人体姿态估计日志，基于所述人体姿态估计日志对3D人体姿态估计模型进行迭代优化； 所述步骤S1中，所述2D骨干模块用于从输入的人体视频中的每一帧人体图像中，提取2D特征表示； 所述双通道时空融合模块基于Mamba单元、Transformer单元以及特征融合单元构建；所述Mamba单元用于从2D特征表示中提取局部空间特征以及时间序列特征；所述Transformer单元用于从2D特征表示中提取全局空间特征以及时间序列特征；所述特征融合单元用于将Mamba单元和Transformer单元输出的局部空间特征、全局空间特征以及时间序列特征融合为时空特征； 所述时空感知增强模块用于通过局部注意力机制和全局注意力机制，对所述时空特征进行增强得到增强特征； 所述姿态回归模块用于依据增强特征，进行人体关键点的回归预测，输出3D人体姿态估计结果； 所述损失函数采用回归损失函数。

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