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龙图腾网获悉上海眼控科技股份有限公司申请的专利基于增强学习的人体姿态识别方法、装置、设备和介质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：CN113780065B 。

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：202110862951.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于增强学习的人体姿态识别方法、装置、设备和介质是由尤志远;苏仲岳;闫正设计研发完成，并于2021-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强学习的人体姿态识别方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于增强学习的人体姿态识别方法、装置、设备和介质。所述方法包括：接收待识别图像；对所述待识别图像进行预处理；将所述待识别图像输入至预先训练完成的人体姿态识别模型中得到目标人体姿态，所述人体姿态识别模型是基于增强学习的训练方式进行训练得到的。采用本方法可以直接输入至基于增强学习的训练方式进行训练得到的人体姿态识别模型中得到目标人体姿态，保证了结果准确性的前提下，减少了对于标注数据的依赖。

本发明授权基于增强学习的人体姿态识别方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于增强学习的人体姿态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 接收待识别图像； 对所述待识别图像进行预处理； 将所述待识别图像输入至预先训练完成的人体姿态识别模型中得到目标人体姿态，所述人体姿态识别模型是基于增强学习的训练方式进行训练得到的； 所述将所述待识别图像输入至预先训练完成的人体姿态识别模型中得到目标人体姿态，包括： 将所述待识别图像输入至预先设置的多个连续的编码层中，得到每个编码层输出的不同的特征图； 对最后一个编码层输出的特征图进行空洞卷积，并将空洞卷积后的特征图与最后一个编码层输出的特征图进行合并得到第一合并特征图； 将第一合并特征图输入至预先设置的多个连续的解码层中的第一个解码层中； 将除最后一个编码层外的其他编码层输出的不同的特征图，与对应的解码层输出的特征图进行合并，并将合并后的特征图输入至对应的下一解码层中； 获取最后一个解码层输出的特征图以得到目标人体姿态； 所述预先设置的多个连续的编码层中的多个预设编码层包括最大池化层，所述多个预设编码层中的最大池化层用于对所述编码层编码得到的特征图进行感受野扩大操作； 所述预先设置的多个连续的解码层中的多个预设解码层包括上采样层，且包括所述上采样层的预设解码层与包括所述最大池化层的预设编码层相对应，所述多个预设解码层中的上采样层用于将上一解码层输出的特征图进行尺寸恢复，得到与对应的编码层输出的特征图尺寸相同的特征图。

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