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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利轻量化卷积网络的三维人体姿态估计方法和装置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：CN115909399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211425169.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权轻量化卷积网络的三维人体姿态估计方法和装置是由高振国;范丽玲;范威威;郑智超;蒋坤良;洪欣;林昌龙;骆炎民设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量化卷积网络的三维人体姿态估计方法和装置在说明书摘要公布了：本发明一种轻量化卷积网络的三维人体姿态估计的方法，采用多个深度可分离空洞残差卷积模块串联组成多层渐进结构的主干网络，利用不同尺度的升维模块、深度可分离空洞残差卷积模块形成多阶段精细化监督，将输入一段二维人体关节序列，输出为一段对应输入二维关节坐标的三维人体坐标序列。本发明采用深度可分离空洞残差卷积模块和多阶段精细化提取特征来实现二维人体姿态到三维人体姿态的映射，能解决三维人体姿态估计任务所带来的深度模糊和不适定性问题并提高估计精度。

本发明授权轻量化卷积网络的三维人体姿态估计方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种轻量化卷积网络的三维人体姿态估计的方法，其特征在于：采用多个深度可分离空洞残差卷积模块串联组成多层渐进结构的主干网络，利用不同尺度的升维模块、深度可分离空洞残差卷积模块形成多阶段精细化监督，将输入一段二维人体关节序列，输出为一段对应输入二维关节坐标的三维人体坐标序列；包括如下步骤： 步骤1、假设给定二维人体关节坐标序列为243帧，通过升维卷积模块对输入的人体二维关节坐标序列进行不同尺度的升维处理，首先执行不同尺度的升维卷积模块，该升维卷积模块由切片函数、卷积核为3、步长为3、通道数为1024的一维卷积、批量规范化、Mish激活函数以及随机失活组成，对输入的人体二维关节坐标序列进行不同尺度的升维处理后，分别输出特征尺度为81*1024、27*1024、9*1024以及3*1024的处理结果； 步骤2、采用残差连接将输出的不同尺度的升维结果分别融合至由多层深度可分离空洞残差卷积模块串联组成的四层渐进网络结构各层中，形成多阶段监督，通过多个深度可分离空洞残差卷积模块串联构建多层渐进层结构来增强模型深度； 所述深度可分离空洞残差卷积模块中，首先执行深度可分离空洞残差卷积，该卷积由卷积核为1的一维卷积、批量规范化以及Mish激活函数组成的点卷积模块和卷积核为且扩张因子为的逐通道卷积、批量规范化、Mish激活函数和随机失活组成的空洞逐通道卷积模块执行，并在点卷积模块和空洞逐通道卷积模块之间采用切片函数进行残差连接，实现深度可分离空洞残差卷积，通过切片函数得到前后卷积维度匹配的信息特征，在避免过拟合的同时防止网络退化问题，然后再执行一个点卷积模块和随机失活函数，融合卷积各通道信息并输出； 步骤3、为了进一步挖掘浅层网络的特征价值，将第一层升维卷积模块和第一层深度可分离空洞残差卷积模块输出的浅层特征，分别输出给深度可分离跨步残差卷积模块做降维处理，并对浅层特征进一步优化提炼输出深层特征；第一层升维卷积模块的输出结果经过深度可分离跨步残差卷积模块降维处理后的输出，分别输入至第三层和第四层深度可分离空洞残差卷积模块中，第一层深度可分离空洞残差卷积模块的输出结果经过深度可分离跨步残差卷积模块降维处理后输出，再输入至第四层深度可分离空洞残差卷积模块中，由残差连接块连接浅层特征输出和深层特征输入，实现精细化监督； 该深度可分离跨步残差卷积模块与深度可分离空洞残差卷积模块的区别在于扩张因子设置和步长设置；在深度可分离跨步残差卷积模块中不采用空洞卷积，设置步长为3，扩张因子为1； 步骤4、第四层深度可分离空洞残差卷积模块输出结果至全连接层，通过全连接层卷积融合网络累加的所有特征信息，并将通道数1024降维至51，最终输出得到1*3*17的三维人体姿态估计结果。

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