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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于风格转换的多模态人体姿态估计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：CN119169698B 。

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：202411183361.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于风格转换的多模态人体姿态估计方法是由李军伟;夏江南;李毅;程江涵;吴其龙设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于风格转换的多模态人体姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于风格转换的多模态人体姿态估计方法，包括搭建跨模态风格转换网络并进行训练，将真实的可见光图像输入到训练好的跨模态风格转换网络，得到红外风格图像；根据得到的红外风格图像构建多模态人体姿态基准；构建模态自适应姿态估计网络，包括模态特定批归一化层，将输出通过Gram矩阵计算模态风格，根据模态风格构建模态适应损失函数进行训练；将可见光和红外图像输入到训练后的模态自适应姿态估计网络，得到人体姿态估计结果。本发明的实例跨模态风格转化网络，使其拥有生成接近真实红外图像的能力；多模态人体姿态估计数据集具有高质量的标注；多模态人体姿态估计模型在多模态场景上由良好的性能和鲁棒性。

本发明授权一种基于风格转换的多模态人体姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于风格转换的多模态人体姿态估计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、搭建跨模态风格转换网络并进行训练，该网络包括用于分割实例的分割网络、预训练的跨模态风格转换模块和注意力图生成器； 所述跨模态风格转换网络具体包括：将可见光图像输入到分割网络中根据热能能级进行实例分割，将分割结果Ii输入到预训练的跨模态风格转换模块转换为相应的红外风格图像Ci，注意力图生成器生成红外风格图像的注意力图Ai用于融合权重，红外风格图像Iirs由以下公式得到： 其中，表示Hadamard积，K为热能能级的个数，代表将这些红外风格图像进行掩码； S2、将真实的可见光图像输入到训练好的跨模态风格转换网络，得到红外风格图像； S3、根据得到的红外风格图像构建多模态人体姿态基准； S4、构建模态自适应姿态估计网络，利用得到的多模态人体姿态基准进行训练，其中模态自适应姿态估计网络包括模态特定批归一化层，将输出通过Gram矩阵计算模态风格，通过姿态估计器得到人体姿态估计，根据模态风格构建模态适应损失函数对模态自适应姿态估计网络进行训练； 所述通过Gram矩阵计算模态风格具体为： 令Gmod∈RC×C表示Fmod中C个通道特征图之间的特征相关性，其中mod代表模态，计算公式如下: 其中和分别是位置k处Fmod的第i通道和第j通道的激活，mod∈{vis,irs}； 所述模态适应损失函数具体为： 其中C和M是特征图F的通道数和特征的空间大小； S5、将可见光和红外图像输入到训练后的模态自适应姿态估计网络，通过姿态估计器得到人体姿态估计结果。

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