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南京大学朱昊获国家专利权

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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于隐函数的从单视图估计三维人体姿态的方法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:CN116978066B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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:202310996114.5,技术领域涉及:G06V40/10;该发明授权一种基于隐函数的从单视图估计三维人体姿态的方法是由朱昊;袁庆博;曹汛设计研发完成,并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于隐函数的从单视图估计三维人体姿态的方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于隐函数的从单视图估计三维人体姿态的方法。该方法包括:获取单视点图片和对应人体数据;对参数模型格式的二维人体关节点按照语义进行位置编码,生成参数模型格式的二维人体关节点位置数据作为训练数据;提取图片的全局特征,预测人体关节点在图片上的位置,获得各个人体关节点局部特征;构建人体姿态空间,并在姿态空间中进行采样;构建隐函数网络模型;训练网络,通过输入的单视点图片获得采样姿态距离场,经过转化,预测出三维人体姿态。本发明方法采用隐函数的方式,将关节点语义位置、关节点特征与姿态空间相结合,预测采样姿态与实际姿态的距离,通过对姿态‑距离对做进一步处理,得到人体的三维姿态。

本发明授权一种基于隐函数的从单视图估计三维人体姿态的方法在权利要求书中公布了:1.一种基于隐函数的从单视图估计三维人体姿态的方法,其特征在于,包括如下步骤: S1,获取单视点图片和对应人体数据; S2,对参数化模型格式的人体骨骼关节点按照语义位置进行编码,得到关节点编码;获得参数化模型关节点格式的二维人体关节点位置,作为训练数据; S3,将单视点人体图片作为输入,使用特征提取网络提取图片特征并预测人体各个关节点在二维图片上的位置;提取各个关节点的特征,得到关节点特征; S4,在三维空间中,不同的轴角向量可能表示相同的旋转,为了消除这种多对一的特性,定义圆心为原点O,半径为π的球体为三维旋转姿态空间;在姿态空间按照一定的分辨率采样生成一组采样姿态组P; S5,构建隐函数预测网络,将步骤S1所述关节点编码、步骤S3所述关节点特征分别和步骤S4所述采样姿态组P中的各个姿态进行合并,作为隐函数预测网络的输入,得到各个采样姿态距离实际姿态的距离组D,其中采样姿态组P中的旋转向量与距离组D中的距离标量是一一对应的; S6,对距离组D进行处理,并与采样姿态组P进行比照,获得关节点的预测旋转量; S7,训练所述隐函数预测网络;预测阶段:输入单视图人体图片,提取各个关节点的特征,将关节点特征和采样姿态与关节点编码合并输入隐函数预测网络,并按照步骤S5和S6的过程计算,预测各个关节点的旋转量,从而预测出三维人体姿态。

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南京大学,其通讯地址为:210046 江苏省南京市栖霞区仙林大道163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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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