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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质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：CN118247807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202410286456.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质是由王骁行;史景伦;张溢设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质，方法包括：获取待估计拥挤场景图片，将待估计拥挤场景图片输入预训练的深度学习网络模型，得到初步特征，进而将初步特征输入预设的残差金字塔模块，得到融合特征；将融合特征输入门控自注意力模块，得到全局特征，进而将全局特征输入个体信息特征提取模块，得到各个体对应的个体信息特征；将全局特征和个体信息特征输入全局空间解耦模块，得到各个体对应的深层个体特征；将深层个体特征输入预先训练好的人体姿态估计模型，得到人体姿态估计结果。本发明能够提高系统在拥挤场景下的多人人体姿态估计的精确度和运算速度，可广泛应用于人体姿态估计领域。

本发明授权一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待估计拥挤场景图片，将所述待估计拥挤场景图片输入预训练的深度学习网络模型，得到初步特征，进而将所述初步特征输入预设的残差金字塔模块，得到融合特征，包括： 通过所述残差金字塔模块对所述初步特征进行分解，得到第一输入特征和第二输入特征； 将所述第一输入特征进行大小变换和特征提取，得到第一输出特征； 所述第二输入特征进行分解，得到第三输入特征和第四输入特征； 对所述第三输入特征和所述第四输入特征进行下采样、双线性插值以及融合，得到第二输出特征； 将所述第一输出特征和所述第二输出特征进行融合，得到所述融合特征； 将所述融合特征输入门控自注意力模块，得到全局特征，进而将所述全局特征输入个体信息特征提取模块，得到各个体对应的个体信息特征； 将所述全局特征和所述个体信息特征输入全局空间解耦模块，得到各所述个体对应的深层个体特征； 将所述深层个体特征输入预先训练好的人体姿态估计模型，得到人体姿态估计结果； 其中，所述人体姿态估计结果包括各所述个体对应的关键点热力图和关键点检测结果。

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