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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于知识蒸馏的人体解析方法与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：CN117789244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311547191.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于知识蒸馏的人体解析方法与系统是由周凡;赖韵恬;苏卓;林谋广设计研发完成，并于2023-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的人体解析方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏的人体解析方法，包括：对人体图像和解析图像进行数据增强与处理，利用边缘编码器、姿态编码器、解析编码器和异构非局部模块分别生成边缘标签、姿态特征、粗略的解析特征和精细化解析特征，利用上述解析特征分别计算学生模型的总解析损失和蒸馏损失，二者共同构成了学生模型的整体损失函数，利用该整体损失函数对学生模型参数进行训练和优化，输出训练好的学生模型和最终的解析预测图像。本发明还公开了一种基于知识蒸馏的人体解析系统。本发明将知识蒸馏和人体解析加以结合，充分利用了人体解析任务特有的人体姿态、边缘等先验信息，利用知识蒸馏的方法在确保精确度的前提下最大限度地提升了模型的解析速度。

本发明授权一种基于知识蒸馏的人体解析方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的人体解析方法，其特征在于，所述方法包括： 利用人体解析数据集，对其中人体图像和解析图像进行数据增强并将其处理成统一的尺寸，得到数据预处理后的人体解析数据集，人体解析数据集中包括了真实的人体姿态标签和真实的人体解析结果； 将所述数据预处理后的人体解析数据集，构建结构相同、大小不同的教师模型和学生模型，包括利用边缘编码器、姿态编码器和解析编码器生成边缘特征、姿态特征和粗略的解析特征，之后采用异构非局部模块构造人体边缘特征、姿态特征和解析特征三者之间的相关性，利用边缘和姿态提供的关键上下文线索获得精细化解析特征，得到教师模型和学生模型的粗略解析特征、姿态特征、边缘特征、精细化解析特征、预测的像素类别概率、最终的解析预测结果； 通过在所述真实的人体解析结果中的两个不同语义部分之间找到掩码的边界从而获得边缘标签，然后计算所述最终的解析预测结果与所述真实的人体解析结果、所述学生模型的粗略解析特征与所述真实的人体解析结果、所述学生模型的姿态特征与所述真实的人体姿态标签、所述学生模型的边缘特征与所述边缘标签的总解析损失，并记作学生模型的总解析损失； 计算所述教师模型和学生模型的预测的像素类别概率的蒸馏损失、所述教师模型和学生模型的粗略解析特征归一化蒸馏损失、所述教师模型和学生模型的姿态特征归一化蒸馏损失、所述教师模型和学生模型的边缘特征归一化蒸馏损失、所述教师模型和学生模型的精细化解析特征类内相似度蒸馏损失，从而组成由教师模型引导的学生模型的蒸馏损失； 结合所述学生模型的总解析损失和所述由教师模型引导的学生模型的蒸馏损失，共同构成学生模型的整体损失函数，利用所述学生模型的整体损失函数对学生模型参数进行训练和优化，最终输出训练好的学生模型和最终的解析预测图像。

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