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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种多视角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：CN121544715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610085825.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种多视角三维人体姿态估计方法及系统是由黄伟红;肖妍玮;张子浩;张柳;尚鑫剑;李靖;刘硕;高悦设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视角三维人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多视角三维人体姿态估计方法及系统，所述方法具体包括：基于多视角二维关键点序列，分别提取各视角下每一帧的加权空间特征；基于各视角的加权空间特征及对应的二维检测置信度，通过视角自适应融合机制进行融合，生成统一的多视角融合空间特征；对多视角融合空间特征进行时序建模，提取各关节的局部时序特征，获得时序加权骨架特征；对时序加权骨架特征进行全局时间依赖关系建模，得到融合时空动态信息的特征序列；基于特征序列，通过回归网络预测得到三维人体姿态坐标序列。本发明在保证空间拓扑与时间语义建模能力的同时，有效融合多视角特征并增强时序建模的稳定性，提升了三维人体姿态估计的准确性。

本发明授权一种多视角三维人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多视角三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述方法具体包括： 输入多视角二维关键点序列，基于多视角二维关键点序列，利用多阶图注意力机制分别提取各视角下每一帧的加权空间特征； 基于各视角的加权空间特征及对应的二维检测置信度，通过视角自适应融合机制进行融合，生成统一的多视角融合空间特征； 对多视角融合空间特征进行时序建模，通过关节加权注意力模块提取各关节的局部时序特征，获得时序加权骨架特征； 利用双中心多头注意力机制对时序加权骨架特征进行全局时间依赖关系建模，得到融合时空动态信息的特征序列； 基于融合时空动态信息的特征序列，通过回归网络预测得到三维人体姿态坐标序列; 其中，所述基于多视角二维关键点序列，利用多阶图注意力机制分别提取各视角下每一帧的加权空间特征，具体包括： 基于多视角二维关键点序列，针对每一视角的每一帧，通过多阶图卷积网络提取不同感受范围的多阶图卷积特征； 基于多阶图卷积特征，沿阶次维度进行拼接，得到每一帧的阶次拼接特征； 基于阶次拼接特征，通过图阶注意力机制计算各阶特征的注意力权重； 基于注意力权重，对多阶图卷积特征进行加权求和与非线性激活，生成加权空间特征； 所述利用双中心多头注意力机制对时序加权骨架特征进行全局时间依赖关系建模，得到融合时空动态信息的特征序列，具体包括： 从时序加权骨架特征对应的时间序列中，确定几何中心帧与动作峰值帧，计算当前帧与几何中心帧及动作峰值帧之间的时间距离； 基于时间距离及可学习的衰减速度参数，分别计算针对几何中心与峰值中心的时间衰减权重； 通过可学习的门控系数，对几何中心与峰值中心的时间衰减权重进行动态融合，生成综合缩放向量； 通过融合综合缩放向量的双中心多头注意力机制，计算得到融合时空动态信息的特征序列。

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