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龙图腾网获悉南京中医药大学申请的专利一种基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测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：CN116758584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310609654.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测方法是由周作建;李红岩;王子琰;赵林度;郎许锋;万中华;余博成;周晏羽设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测方法，包括：构建姿态检测模型；加载姿态检测模型的骨架网络MobileNet预训练权重，对训练数据集进行预处理；训练姿态检测模型；使用Flask将训练好的姿态检测模型部署在服务器上作为后台服务，开放API接口，供移动端或嵌入式设备应用所述姿态检测模型进行基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测。本方法解决了传统HPE算法普遍存在的模型运算量及参数量过大导致的检测的实时性差难以转化为实际应用的问题，大幅优化了训练速度以及显存消耗。

本发明授权一种基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建姿态检测模型，即基于MobileNet的卷积姿态机CPM； 步骤2，加载姿态检测模型的骨架网络MobileNet预训练权重，构建训练数据集并对训练数据集进行预处理，包括：旋转、平移、翻转和随机擦除； 步骤3，开始训练姿态检测模型：即调整超参数，逐步增加姿态检测模型中卷积姿态机CPM的优化阶段，利用骨架网络进行特征提取得到特征图，根据上述特征图以及卷积姿态机CPM，对人体关键点进行预测； 步骤3中所述的卷积姿态机CPM的优化阶段，为6个阶段，包含1个初始优化阶段与5个优化阶段，对于卷积姿态机CPM的优化阶段满足以下条件： ； 其中，F表示经过骨架网络提取的特征图，Φt和ρt分别表示卷积姿态机CPM的优化阶段用于优化热图以及优化PAFs的分支计算，其中，t表示阶段数，使用St和Lt分别表示经过CPM优化阶段输出的热图和部位亲和场PAFs； 所述的训练姿态检测模型中，采用的损失函数为L2Loss与FocalLoss混合构成的损失函数，其中L2Loss与FocalLoss如下： ； 其中，yi表示样本输出真值，n表示样本总数，f表示姿态检测模型的预测函数，xi表示样本输入，pt表示调制因子，用于聚焦难分样本，γ表示一个参数，当γ为0时，即为交叉熵损失函数； 步骤4，使用贪婪推理方法对预测出的人体关键点进行组装，绘制人体姿态骨架图，并输出人体部位信息，所述人体部位信息，至少包含：人数、类别、是否存在关键点和关键点坐标； 步骤5，采用两种方法检测目标体态并进行分类； 步骤6，重复步骤3至步骤5，完成对姿态检测模型的训练； 步骤7，使用Flask将训练好的姿态检测模型部署在服务器上作为后台服务，开放API接口，供移动端或嵌入式设备应用所述姿态检测模型进行基于轻量化卷积姿态机的体态快速检测。

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