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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种用于3D人体姿态估计的特征交互融合方法与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：CN117115915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311138143.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种用于3D人体姿态估计的特征交互融合方法与系统是由肖德贵;王宏韬设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于3D人体姿态估计的特征交互融合方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及3D人体姿态识别技术领域，公开了一种用于3D人体姿态估计的特征交互融合方法，包括如下步骤：获取待预测视频对应的2D姿态序列，对2D姿态序列中每一帧数据提升数据维度，得到Xin；将获取的Xin以特征块的形式输入至基于多级注意力机制堆叠的不同的编码器中，分别获取全局层面特征和局部层面特征；将获取的全局层面特征和局部层面特征融合得到融合特征；根据融合特征和坐标回归构建3D人体姿态序列，根据3D人体姿态序列获取待预测视频中人体的3D人体姿态，双流设计和多级注意力的设计同时关注局部层面与全局层面，提升了3D人体姿态检测的精准度。

本发明授权一种用于3D人体姿态估计的特征交互融合方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种用于3D人体姿态估计的特征交互融合方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取待预测视频对应的2D姿态序列，对2D姿态序列中每一帧数据提升数据维度，得到； 所述对2D姿态序列中每一帧数据提升数据维度，得到具体包括：通过线性编码层对2D姿态序列中的每一帧数据进行处理，将每一帧数据转变为； 步骤2：将获取的以特征块的形式输入至基于多级注意力机制堆叠的不同的编码器中，分别获取全局层面特征和局部层面特征； 在步骤2中，将获取的以特征块的形式输入至基于多级注意力机制堆叠的空间编码器和姿态时序编码器中，获取全局层面特征； 所述获取全局层面特征包括如下步骤： 步骤201：所述空间编码器对中每一帧姿态的关节点进行建模得到，再经残差的结构将和连接获取； 步骤202：将作为所述姿态时序编码器的输入，在时序上获取姿态与姿态之间的全局关系，获取全局层面特征； 步骤203：将步骤202获取的全局层面特征作为步骤201中空间编码器的输入，重复经过次步骤201至步骤202后获取充分交互后的全局层面特征； 将获取的以特征块的形式，输入至基于多级注意力机制堆叠的空间编码器、关节时序编码器和轨迹编码器中，获取局部层面特征； 所述获取局部层面特征包括如下步骤： 步骤204：所述空间编码器对中每一帧姿态的关节点进行建模得到，再经残差的结构将与连接，并重新排列转换特征维度得到多个关节点的特征； 步骤205：将特征作为所述关节时序特征编码器的输入，所述关节时序特征编码器对每一个关节点在时序上的局部信息进行充分交互获取； 步骤206：将和一并输入轨迹时序编码器，在节点轨迹之间的局部信息交互中获取局部关系，获取局部层面特征； 步骤207：将步骤206获取的局部层面特征作为步骤204中关节时序特征编码器的输入，重复经过次步骤204至步骤206后获取充分交互后的局部层面特征； 步骤3：将获取的全局层面特征和局部层面特征融合得到融合特征； 步骤4：根据融合特征和坐标回归构建3D人体姿态序列，根据3D人体姿态序列获取待预测视频中人体的3D人体姿态。

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