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龙图腾网获悉浪潮软件集团有限公司申请的专利一种基于标记表示的轻量级多人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：CN116071815B 。

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：202210519489.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于标记表示的轻量级多人人体姿态估计方法及系统是由梁张勇;孙桂刚;魏树桂;杨义坤设计研发完成，并于2022-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标记表示的轻量级多人人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于标记表示的轻量级多人人体姿态估计方法及系统，属于目标检测领域；所述的方法的具体步骤如下：S1构建并训练多人人体姿态估计模型；S2通过多人人体姿态估计模型进行推理；S3输出多人人体姿态估计结果，并进行推理精度与速度的评估；本发明结合CNN和ViT的优势，在ShuffleNetv2上嵌入Transformer，得到的轻量级ShuffleViT网络，检测效果优于CNN与ViT，轻量级效果优于ShuffleNetv2网络；基于标记表示方法检测人体姿态关键点，有效实现了人体关键点之间的约束关系；在多人人体姿态估计中采用迁移学习方法，结合自顶向下与自底向上两种主流方法，有效改善了自顶向下的检测速度慢、易受背景影响等问题，同时解决了自底向上的在无人区检测出人体关键点的问题。

本发明授权一种基于标记表示的轻量级多人人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于标记表示的轻量级多人人体姿态估计方法，其特征是所述方法的具体步骤如下： S1构建并训练多人人体姿态估计模型； S2通过多人人体姿态估计模型进行推理； S3输出多人人体姿态估计结果，并进行推理精度与速度的评估； 所述的S1具体步骤如下： S101对输入图片进行预处理； S102构建轻量级ShuffleViT网络,以ShuffleViT为网络层，输入为序列标记向量,对于输入图片X通过通道分离分为特征通道与原始通道；对于特征通道，输入数据通过局部表示模块被均匀划分为HPh×WPw个像素块Ph×Pw,得到位置信息；对于视觉标记,将每一个像素块展平为Ph·Pw·3×1的一维向量，通过线性映射为位置嵌入向量，其代表原始图片的特定区域；对于原始通道，直接将原始数据进行展平，形成一维向量，作为视觉标记；对于关键点标记添加了N个d维初始化向量嵌入学习表示N个人体关键点，通过ShuffleViT编码器进行关联学习；将视觉标记与关键点标记嵌入为特定的标记序列，输入到本发明构建的轻量级ShuffleViT网络中，获取全局表示信息；多层ShuffleViT网络通过学习层与层之间的自注意力机制建立人体关键点之间的约束关系； S103构建基于标记表示的主干网络模型； S104训练基于标记表示的人体姿态估计模型； S105检测基于迁移学习的多人人体关键点； 所述的S2具体步骤如下： S201检测测试图片中人体的大致区域； S202输入基于标记表示的人体姿态估计模型； S203提取人体关键点标记特征； S204聚类多人人体关键点，重构人体姿态； S205跟踪连续时间序列上的多人人体姿态； 所述的S3具体步骤如下： 通过结合自顶向下与自底向上两种方式的迁移学习方法，将人体关键点特征显式转化为人体关键点坐标，最终得到多人人体姿态估计结果。

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