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龙图腾网获悉杭州吾知混合现实技术有限公司申请的专利一种XR场景实时人体姿态追踪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：CN120635151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511136967.7，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种XR场景实时人体姿态追踪方法及系统是由张依白设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种XR场景实时人体姿态追踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种XR场景实时人体姿态追踪方法及系统，本发明涉及计算机视觉技术领域，解决了无法突破视觉与时序特征的模态壁垒以及扩散模型退化的技术问题，本发明通过针对RGB图像，动态高斯滤波和ROI裁剪，既抑制噪声又聚焦人体区域，历史姿态归一化覆盖空间、时间、生理约束，确保输入数据物理意义一致，实现多维度、场景自适应的预处理，为后续算法奠定数据基础，交叉注意力机制打破视觉与时序特征的模态边界，生成多模态条件向量，同时编码当前肢体外观与历史运动趋势，为扩散模型提供精准推理依据，实现动态、场景自适应的特征协同，基于前5帧构建理论姿态，与扩散模型初步预测动态融合，契合运动惯性则保留细节。

本发明授权一种XR场景实时人体姿态追踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种XR场景实时人体姿态追踪方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1、获取XR设备采集的当前帧RGB图像、前N帧历史姿态序列及IMU数据，对RGB图像进行去噪处理，对历史姿态序列进行归一化； S2、通过图像编码器提取所述当前帧RGB图像的视觉特征，通过时序编码器提取历史姿态序列的时序特征，利用交叉注意力机制对视觉特征与时序特征进行动态对齐，生成多模态条件向量； S3、将多模态条件向量输入轻量化扩散模型引擎，通过逆扩散过程进行快速去噪，生成当前帧3D姿态的初步预测结果，轻量化扩散模型引擎包括4层U-Net架构，采用10步DDIM采样策略； 轻量化扩散模型引擎还包括时序一致性约束模块，从隐状态继承和损失函数优化两方面进行分析，将第t-1帧逆扩散的隐状态ht-1注入第t帧的出生噪声，且隐状态ht-1包含前一帧姿态的运动记忆，同时在模型训练的损失函数中，新增关节速度平滑项，具体为，，其中第一项是保证噪声预测的准确性，第二项是约束当前帧关节速度vt与前一帧关节速度vt-1的差异，其中的取值为0.3，vt为当前帧关节速度，vt-1为前一帧关节速度； S4、对初步预测结果进行卡尔曼滤波平滑，输出最终的当前帧3D姿态。

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