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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时空双流交叉的3D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：CN120431607B 。

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：202510876674.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于时空双流交叉的3D姿态估计方法及系统是由骆炎民;梁健聪;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。

本一种基于时空双流交叉的3D姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了单目视频3D人体姿态估计技术领域的一种基于时空双流交叉的3D姿态估计方法及系统，方法包括步骤S1、获取大量的历史人体视频，通过2D人体姿态估计模型对各历史人体视频进行逐帧处理获取2D坐标位置，并构建关节时空序列数据集；步骤S2、基于关节语义编码模块、动态图卷积模块、时空双流交叉融合模块、3D姿态解码模块创建一3D人体姿态估计模型；步骤S3、通过关节时空序列数据集以及损失函数对3D人体姿态估计模型进行训练；步骤S4、获取实时人体视频，通过2D人体姿态估计模型以及3D人体姿态估计模型对实时人体视频进行推理，得到3D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时空双流交叉的3D姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空双流交叉的3D姿态估计方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、获取大量的历史人体视频，通过预训练的2D人体姿态估计模型对各所述历史人体视频进行逐帧处理，获取各所述历史人体视频中每帧人体图像的人体关节点的2D坐标位置，并构建关节时空序列数据集； 步骤S2、基于关节语义编码模块、动态图卷积模块、时空双流交叉融合模块、3D姿态解码模块创建一3D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；所述关节语义编码模块用于通过预训练的CLIP模型的文本处理模块，对2D坐标位置的关节语义描述依次进行分词处理、嵌入表示以及Transformer编码，生成关节语义特征编码，并初始化一组可学习参数作为运动信息token，将所述运动信息token与关节语义特征编码进行特征拼接后，输入标准Transformer编码器获取融合时空运动信息的关节语义token，通过交叉注意力机制捕获2D坐标位置的姿态特征序列的时空运动特征，通过交叉注意力机制对所述时空运动特征与关节语义token进行特征交互和融合，得到关节融合特征；所述时空双流交叉融合模块基于空间特征提取单元、时间特征提取单元以及时空特征交互单元构建；所述空间特征提取单元用于通过空间Transformer网络从人体骨架时空特征中提取全局关节空间特征；所述时间特征提取单元用于通过时间Transformer网络以及Mamba网络从人体骨架时空特征中提取各关节的时间运动特征；所述时空特征交互单元用于对全局关节空间特征以及时间运动特征进行融合，得到融合姿态特征； 步骤S3、将所述关节时空序列数据集划分为训练集以及测试集，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，通过所述测试集对训练后的3D人体姿态估计模型进行测试，对测试通过的所述3D人体姿态估计模型进行部署； 步骤S4、获取实时人体视频，通过所述2D人体姿态估计模型以及3D人体姿态估计模型对实时人体视频进行推理，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S5、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构建增量数据集对3D人体姿态估计模型进行迭代优化。

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华侨大学;福建省公田软件股份有限公司，其通讯地址为：362000 福建省泉州市城华北路269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”。