厦门大学应恩挺获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种融合视觉和压力的人体姿态估计方法、设备及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：CN117593762B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311302990.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种融合视觉和压力的人体姿态估计方法、设备及介质是由应恩挺;郭珏;郭诗辉;石祥仁;邱明设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合视觉和压力的人体姿态估计方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合视觉和压力的人体姿态估计方法、设备及介质，该方法中利用单目相机获取的图像数据和传感器获取的压力数据，并通过构建融合图像特征和压力特征的人体姿态识别模型，基于深度学习和数据融合，实现对人体姿态的三维估计。本发明相比于现有的方法，实现了更准确的3D人体姿势估计。
本发明授权一种融合视觉和压力的人体姿态估计方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种融合视觉和压力的人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过单目相机采集待测区域的视频帧图像，通过压力传感器采集待测区域的压力分布数据，将同一时间段内的视频帧图像序列和压力分布数据序列组成训练集； S2：构建人体姿态识别模型，通过训练集对模型进行训练； 模型包括图像特征提取模块、压力特征提取模块和多模态特征融合模块； 图像特征提取模块的输入为视频帧图像序列，其网络结构依次包括：第一卷积层、最大池化层、五组残差模块和第二卷积层，且第一卷积层和第二卷积层后面均连接激活函数批量归一化和带泄露线性整流函数； 压力特征提取模块的输入为压力分布数据序列，其网络结构包括7层卷积层，其中第2、4和7层卷积层之后连接最大池化层； 多模态特征融合模块的输入为图像特征提取模块的输出和压力特征提取模块的输出融合后的特征，其网络结构包括5层卷积层，并在5层卷积层的中间插入一层转换层，以增加特征的分辨率；5层卷积层的前4层卷积层和中间的转换层之后均连接激活函数批量归一化和带泄露线性整流函数，最后一层卷积层之后连接S型激活函数； S3：通过训练后的模型对人体姿态进行估计。
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