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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种面向空对地轻量级人体目标姿态估计模型的构建方法与应用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：CN119251905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411303531.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种面向空对地轻量级人体目标姿态估计模型的构建方法与应用是由徐鑫;刘彬;钟赟;张杰勇;孙鹏;林远强;王怡超设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向空对地轻量级人体目标姿态估计模型的构建方法与应用在说明书摘要公布了：本发明为一种面向空对地轻量级人体目标姿态估计模型的构建方法与应用，属于计算机视觉识别技术领域。其包括：构建人体姿态估计的数据集；基于HRNet网络结构，设计深度卷积变换模块，得到多分支特征融合模块；设计多尺度特征融合模块，结合多分支特征融合模块得到轻量级人体姿态估计模型；设计轻量级模型优化算法，优化轻量级人体姿态估计模型的训练过程，将数据集输入优化后的轻量级人体姿态估计模型中重新训练。本发明的轻量级人体姿态估计模型经实验验证，有效解决了现有人体姿态估计算法中高计算复杂度和内存占用大的问题，提高模型的计算效率，使其更适用于实际应用场景，该方法简明有效，鲁棒性好，在空对地人体姿态识别具有更好的效果。

本发明授权一种面向空对地轻量级人体目标姿态估计模型的构建方法与应用在权利要求书中公布了：1.一种面向空对地轻量级人体目标姿态估计模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建人体姿态估计的数据集； 使用COCO2017公开数据集并结合包含无人机离地面5-10m拍摄的远景目标和小目标的人体图像,共同组建一个空对地的人体姿态估计任务数据集； S2：基于HRNet网络结构，设计深度卷积变换模块取代高分辨率网络中的残差卷积模块，得到多分支特征融合模块； S3：设计多尺度特征融合模块，结合步骤S2中多分支特征融合模块，得到轻量级人体姿态估计模型； S4：设计轻量级模型优化算法并利用其优化步骤S3中的轻量级人体姿态估计模型的训练过程，将步骤S1的数据集输入优化后的轻量级人体姿态估计模型中进行重新训练； 步骤S4中，构建轻量级模型优化算法时，选取教师模型和学生模型在第三阶段每条分支的输出特征进行监督学习，在第四阶段中输出特征仅通过单层的1×1卷积得到最终的关键点热图，第条分支的注意力激活热图通过将特征在各通道维度上进行压缩获得，其表达式如下： 其中，为不同分辨率分支的索引，为映射之前的中的第通道特征图中位置对应的元素值，为求取平均值后的注意力激活热图； 计算教师模型和学生模型每条分支的注意力激活热图后，特征知识蒸馏的损失函数定义为公式： 其中，表示第三阶段中的分支数，和分别表示学生模型和教师模型在第条分支上的注意力激活热图。

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