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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种跨模态弱监督的三维人体姿态估计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：CN115565203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211214543.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种跨模态弱监督的三维人体姿态估计方法及系统是由肖阳;吴存霖;曹治国;姜昌龙设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态弱监督的三维人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨模态弱监督的三维人体姿态估计方法及系统。该方法包括：获取有关人体的成对的点云数据和RGB图像，并选取部分数据作为训练样本，其余数据作为测试样本；获取二维人体姿态的关节点坐标；获取三维人体姿态估计的预估结果；根据二维人体姿态的关节点坐标、相机参数和人体姿态的先验信息，确定损失函数；根据训练样本和损失函数对待训练的三维人体姿态估计网络进行训练，得到训练后的三维人体姿态估计模型；将测试样本中的点云数据输入训练好的三维人体姿态估计模型中，计算得到目标对象的三维人体姿态估计的结果。解决了现有方法存在的获取标签复杂、泛化性差的问题，减小了对有标签数据的依赖程度，提升了方法的泛化性能。

本发明授权一种跨模态弱监督的三维人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨模态弱监督的三维人体姿态估计方法，其特征在于，包括： 获取包含人体的点云数据和RGB图像，并选取部分数据作为训练样本，其余数据作为测试样本； 将所述RGB图像输入预训练的二维人体姿态估计网络，获取二维人体姿态的关节点坐标； 将所述训练样本中的点云数据输入待训练的三维人体姿态估计网络，获取三维人体姿态的预估结果； 根据所述二维人体姿态的关节点坐标、相机参数和人体姿态的先验信息，确定损失函数； 根据所述训练样本对待训练的三维人体姿态估计网络进行训练，并根据所述损失函数进行梯度反向传播，更新待训练的三维人体姿态估计网络参数，得到训练后的三维人体姿态估计模型； 将所述测试样本中的点云数据输入训练好的三维人体姿态估计模型中，计算得到目标对象的三维人体姿态估计的结果； 其中，所述将所述训练样本中的点云数据输入待训练的三维人体姿态估计网络，获取三维人体姿态的预估结果，包括： 所述三维人体姿态估计网络提取所述点云数据的特征，并输出概率分支和偏移量分支； 所述概率分支为： 所述偏移量分支为： 其中，是点云中的第个点，是第个待预测的关节点，是最近邻算法中设置的最大半径长度； 计算逐点的偏移向量： ； 所述三维人体姿态的预估结果表示为： 其中，是中概率第大的点的下标值，M设置为64，是第个点根据获取的权重系数。

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