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龙图腾网获悉上海探世家健康科技有限公司申请的专利人体姿态估计方法、装置、设备及存储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：CN115641611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211363093.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权人体姿态估计方法、装置、设备及存储介质是由高楠;高宇翔设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体姿态估计方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种人体姿态估计方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取目标图像序列中人体关键点的位置坐标；基于位置坐标的局部数据密度，对目标图像序列中的连续帧图像进行异常检测，获得目标图像序列中的异常点；基于连续帧图像中的相邻帧图像之间的特征相关性，对异常点进行异常验证，获得异常验证结果；根据异常验证结果，对位置坐标进行预测修正，以获得目标人体姿态。通过利用局部数据密度进行单帧预测时的显著异常检测，能够有效地、有针对性地减少人体姿态估计中产生的显著抖动，提升输出结果的视觉质量。通过利用特征相关性二次异常验证避免了关键点快速运动场景下的过度平滑，能够做到迅速响应。

本发明授权人体姿态估计方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像序列中人体关键点的位置坐标； 基于所述位置坐标的局部数据密度，对所述目标图像序列中的连续帧图像进行异常检测，获得所述目标图像序列中的异常点； 基于所述连续帧图像中的相邻帧图像之间的特征相关性，对所述异常点进行异常验证，获得异常验证结果； 根据所述异常验证结果，对所述位置坐标进行预测修正，以获得目标人体姿态； 所述基于所述位置坐标的局部数据密度，对所述目标图像序列中的连续帧图像进行异常检测，获得所述目标图像序列中的异常点，包括： 计算连续帧图像中人体关键点的k近邻距离以及k个最近邻点到所述人体关键点的平均可达距离；其中，所述k个最近邻点为距离所述人体关键点最近的k个点； 根据所述k近邻距离和所述平均可达距离，确定所述人体关键点的局部数据密度； 若所述人体关键点的局部数据密度远小于所述k个最近邻点的局部数据密度，则将所述人体关键点确定为异常点； 所述根据所述近邻距离和所述平均可达距离，确定所述人体关键点的局部数据密度之后，所述方法还包括： 若所述人体关键点的局部数据密度不远小于所述k个最近邻点的局部数据密度，将所述人体关键点确定为正常点； 将卡尔曼滤波模型计算出的所述正常点的预测坐标和人体姿态估计模型对当前帧人体关键点的输出坐标进行加权，得到当前帧正常点的修正坐标； 根据所述修正坐标和人体姿态估计模型对前一帧正常点的输出坐标，确定目标人体姿态中的目标人体关键点坐标； 其中，所述异常验证结果包括：检测异常结果以及运动突变异常结果； 所述基于所述连续帧图像中的相邻帧图像之间的特征相关性，对所述异常点进行异常验证，获得异常验证结果，包括： 计算连续帧图像中当前帧与前一帧的特征相关性； 将所述特征相关性与预设阈值进行比对； 若所述特征相关性大于所述预设阈值，则确定所述异常点的异常验证结果为检测异常结果； 若所述特征相关性小于所述预设阈值，则确定所述异常点的异常验证结果为运动突变异常结果； 所述根据所述异常验证结果，对所述位置坐标进行预测修正，以获得目标人体姿态，包括： 若所述异常验证结果为检测异常结果，则将卡尔曼滤波模型计算出的人体关键点的预测坐标作为当前帧人体关键点的修正坐标； 若所述异常验证结果为运动突变异常结果，则将卡尔曼滤波模型计算出的人体关键点的预测坐标和人体姿态估计模型对当前帧人体关键点的输出坐标进行加权，以得到当前帧人体关键点的修正坐标； 根据所述修正坐标和人体姿态估计模型对前一帧人体关键点的输出坐标，确定目标人体姿态中的目标人体关键点坐标。

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