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龙图腾网获悉北京睛采智能科技有限公司申请的专利一种基于2D-IDCT的关键点预测的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：CN116895080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310905598.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于2D-IDCT的关键点预测的方法及系统是由张引;赵晓陈设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于2D-IDCT的关键点预测的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于深度学习技术领域，具体涉及一种基于2D‑IDCT的关键点预测方法及系统，解决了连续多次的上采样会丢失大量信息的问题。包括：获取待测图像作为输入图像；对所述输入图像进行预处理得到预处理输入图像；将所述预处理输入图像输入训练好的基于2D‑IDCT的关键点预测网络，输出关键点预测热力图。本发明通过IDCT对特征重建，且重建后的特征尺寸不受限制，可以得到更大尺度的特征图，有助于提高检测精度；通过隐式学习GroundTruth的DCT变换，聚焦于更重要的低频系数，更有利于提取全局特征。

本发明授权一种基于2D-IDCT的关键点预测的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于2D-IDCT的关键点预测的方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S100，获取待测图像作为输入图像； 步骤S200，对所述输入图像进行预处理得到预处理输入图像； 步骤S300，将所述预处理输入图像输入训练好的基于2D-IDCT的关键点预测网络，输出关键点预测热力图； 所述基于2D-IDCT的关键点预测网络由特征提取模块、全连接模块、IDCT模块和heatmap模块组成；所述全连接模块包括特征展开层、第一全连接层Line1、Relu激活函数层和第二全连接层Line2； 所述步骤S300，具体包括： 步骤S310，基于预处理输入图像，通过特征提取模块获得第一特征图F1； 步骤S320，基于第一特征图F1，通过全连接模块的特征展开层，将第一特征图F1维度重组得到第二特征图F2； 将第二特征图F2作为全连接层Line1的输入，第一全连接层Line1的输出经过Relu激活函数得到第三特征图F3； 将第三特征图F3作为第二全连接层Line2的输入，得到第四特征图F4； 步骤S330，基于第四特征图F4，通过IDCT模块，对第四特征图F4的第二全局特征长度n进行IDCT变换，得到第五特征图F5； 对第五特征图F5进行卷积计算，得到第六特征图F6； 步骤S340，通过heatmap模块将特征图F6经过卷积转化至图像通道数等于人体姿态关键点个数，得到关键点预测热力图。

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