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龙图腾网获悉北京睛采智能科技有限公司申请的专利基于二分自注意力的人体姿态估计方法、系统及装置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：CN116503953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310550628.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于二分自注意力的人体姿态估计方法、系统及装置是由张引;赵晓陈;李尧设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二分自注意力的人体姿态估计方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及了一种基于二分自注意力的人体姿态估计方法、系统及装置，旨在解决注意力机制模块在使用的过程中很难满足算法落地的高实时性需求，影响系统推断速度的问题。本发明包括：获取待姿态估计的人体图像，作为输入图像；将所述输入图像输入训练完成的基于二分自注意力的人体姿态估计网络，得到姿态估计热力图；所述基于二分自注意力的人体姿态估计网络基于卷积神经网络构建。本发明给出的基于二分自注意力的人体姿态估计网络，在降采样加升采样结构的基础上，通过注意力模块进行特征选择和加强，能够更好地提取与人体姿态关键点相关的语义特征。

本发明授权基于二分自注意力的人体姿态估计方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.基于二分自注意力的人体姿态估计方法，其特征在于，该方法包括： 获取待姿态估计的人体图像，作为输入图像； 将所述输入图像输入训练完成的基于二分自注意力的人体姿态估计网络，得到姿态估计热力图： 通过所述基于二分自注意力的人体姿态估计网络的特征提取模块提取所述输入图像的多个尺度的特征图； 通过所述基于二分自注意力的人体姿态估计网络的特征增强模块对多个尺度的特征图进行增强、融合处理，得到融合特征图： 将所述融合特征图输入所述基于二分自注意力的人体姿态估计网络的热力图生成模块，生成所述输入图像中人体姿态关键点的热力图； 其中，生成所述人体姿态关键点的热力图的方法为：将所述融合特征图经过卷积转化至通道数等于人体姿态关键点个数后，得到人体姿态关键点的热力图； 通过所述基于二分自注意力的人体姿态估计网络的特征增强模块对多个尺度的特征图进行增强、融合处理，得到融合特征图，其方法为： 步骤A100，初始化第一特征图；其中，初始化第一特征图时，第一特征图为多个尺度特征图中尺度最小的特征图； 步骤A200，将所述第一特征图进行上采样，得到第二特征图； 步骤A300，将所述第二特征图通过设定尺寸的卷积进行信息融合处理，得到第三特征图； 步骤A400，通过预构建的二分自注意力模块对所述第三特征图进行通道特征增强处理，得到第四特征图； 步骤A500，将所述第四特征图作为第一特征图，跳转步骤A200，直至所述第四特征图的尺度与多个尺度特征图中尺度最大的特征图的尺度相等，输入所述第四特征图作为融合特征图； 所述基于二分自注意力的人体姿态估计网络基于卷积神经网络构建。

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