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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于多模态注意力网络的人体姿态估计方法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：CN116778569B 。

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：202310501944.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多模态注意力网络的人体姿态估计方法是由唐家欣;吴斌;张蕾设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态注意力网络的人体姿态估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线感知与深度学习领域，具体涉及基于多模态注意力网络的人体姿态估计方法。在视频模态的学习中，设计了基于FCN多分辨率网络来进行姿态特征的提取，通过将局部自注意力网络应用于生成的热力图中，以自适应地调整不同区域的权重和关注度，以捕获更精细的关键点信息。在CSI模态的学习中，设计了基于时空注意力网络和由多模态引导的空间位置线性变化层，以满足其时空特征的自学习。整体多模态学习网络中，采用教师‑学生的架构，是为了让基于Wi‑Fi信号的姿态估计模型是可以更多的学习到视频模态的深度学习能力。将人体姿态估计的正确信息从视频的学习网络转移到Wi‑Fi信号的学习网络，最终以仅输入CSI模态的就可以准确的估计人体姿态信息。

本发明授权基于多模态注意力网络的人体姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态注意力网络的人体姿态估计方法，其特征在于，设计基于视频的姿态特征提取网络和基于CSI的姿态特征提取网络； 在视频模态的学习中，设计基于FCN多分辨率网络来进行姿态特征的提取，通过将局部自注意力网络应用于生成的热力图中，以自适应地调整不同区域的权重和关注度，以捕获更精细的关键点信息； 在CSI模态的学习中，设计基于时空注意力网络和由多模态引导的空间位置线性变化层，以满足其时空特征的自学习；在热力图融合阶段和最终的人体姿态估计阶段，都设置学习目标是使CSI网络的预测和视频端的预测结果之间的误差最小化； 整体多模态学习网络中，采用教师-学生的架构，将人体姿态估计的正确信息从视频的学习网络转移到Wi-Fi信号的学习网络，最终仅输入CSI模态准确估计人体姿态信息； CSI关键点估计网络由三个部分组成：时空注意力网络提取CSI中时频特征信息；基于姿态的前馈网络捕捉特征向量之间的远程空间交互；姿态学习网络用于预测关键点热力图；骨干网络利用CNN网络，网络结构遵循的Transformer架构的编码器，因为将CSI序列信息转化成为纯热力图预测任务只是一个编码任务，它将CSI收到的频谱图和CSI的相位共同压缩成一个紧凑的关键点位置表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300350 天津市津南区海河教育园区雅观路135号天津大学北洋园校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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