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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于缩略表示的快速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：CN115601787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211184075.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于缩略表示的快速人体姿态估计方法是由张永强;丁明理;张子安;张印;田瑞;张漫设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于缩略表示的快速人体姿态估计方法在说明书摘要公布了：一种基于缩略表示的快速人体姿态估计方法，涉及计算机视觉技术领域，针对现有技术中通过小尺寸图像减少模型的计算量时，会导致模型准确率下降的问题。本申请采用基于风格监督的在线图像缩尺度器自适应地滤除输入图像中的冗余信息，并将剩余的关联信息压缩为小尺寸的缩略图，使得网络运算量大幅降低，并且能够保证预测准确率；使用双分支自动编码的训练策略将知识蒸馏技术引入对轻量化网络的训练，使得缩略特征图能够提取到更多关键信息，使得预测准确率进一步提高。训练完备的缩尺度器可以直接替代传统的图像缩尺度技术。本申请解决了现有人体姿态估计加速方法实施复杂、难以泛化、准确率低的问题。

本发明授权一种基于缩略表示的快速人体姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于缩略表示的快速人体姿态估计方法，其特征在于包括： 获取待检测图像，并得到待检测图像的缩略图的步骤，以及 将待检测图像的缩略图输入训练好的人体姿态估计网络进行人体姿态估计的步骤； 所述人体姿态估计网络依次包括缩尺度器、主干网络、上采样模块、网络头； 在主干网络中选取一个中间特征图为监测点，该监测点之前的网络层为主干网络的前半部分，该监测点之后的网络层为主干网络的后半部分； 所述缩尺度器以及主干网络的前半部分构成编码器； 所述主干网络的后半部分、上采样模块以及网络头构成热力图解码器； 所述人体姿态估计网络的训练过程通过引入教师网络进行辅助训练，所述教师网络依次包括主干网络和网络头，所述教师网络中包括的主干网络和网络头与人体姿态估计网络中的主干网络和网络头结构一致； 所述人体姿态估计网络的训练过程包括两个训练阶段： 训练阶段1： 所述缩尺度器利用原始尺寸图像的风格进行监督训练，所述编码器利用来自于教师网络的中间特征图进行监督训练； 训练阶段2： 所述编码器以及热力图解码器利用来自于教师网络的关节点热力图以及真实的关节点热力图进行端到端的监督训练。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；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”。