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龙图腾网获悉江西省林业科学院申请的专利一种单视图动物3D姿态估计的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：CN120726133B 。

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：202511223747.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种单视图动物3D姿态估计的方法及系统是由孙志勇;孔凡前;邵瑞清;缪泸君;冯莹莹;万方;况绍祥;迟韵阳设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单视图动物3D姿态估计的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单视图动物3D姿态估计的方法及系统，包括：骨干网络接收2D图像数据，对骨干网络进行训练，获取训练好的骨干网络；将骨干网络的输出与3D姿态估计网络连接，构建弱监督学习模块，使用3D标注数据训练弱监督学习模块，形成初始模型，使用初始模型对2D无标注数据进行预测，得到伪标注数据集，将伪标注数据集和真实的3D标注数据合并形成训练集，训练弱监督学习模块；将实时采集的单视图动物图像输入训练好的弱监督学习模块进行单视图动物3D姿态估计；本发明的优点在于：基于已有大量2D未标注数据、少量3D标注数据，在对标注数据依赖小的前提下，同时不依赖人工经验，有效提升对3D姿态估计准确性的性能上限。

本发明授权一种单视图动物3D姿态估计的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种单视图动物3D姿态估计的方法，其特征在于，包括： S1、骨干网络接收2D图像数据，骨干网络基于HRNet模型进行改进，对HRNet模型的融合层或过渡层上一步网络分支输出的特征图采用先聚类生成语义原型，再生成关联矩阵进行不同分辨率之间的相互指导，再通过通道分布熵形成注意力机制对不同分辨率特征加权，最后通过语义关联和空间注意力进行不同分辨率的分支融合，获取融合特征，对骨干网络进行训练，获取训练好的骨干网络； S2、固定骨干网络参数，将骨干网络的输出与3D姿态估计网络连接，构建弱监督学习模块，使用3D标注数据训练弱监督学习模块，形成初始模型，使用初始模型对2D无标注数据进行预测，得到3D伪标注数据集，将3D伪标注数据集和真实的3D标注数据合并形成训练集，训练弱监督学习模块，得到训练好的弱监督学习模块； S3、将实时采集的单视图动物图像输入训练好的弱监督学习模块进行单视图动物3D姿态估计。

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