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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于卷积网络的单目稠密关键点估计方法、介质及设备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：CN116824690B 。

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：202310448583.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于卷积网络的单目稠密关键点估计方法、介质及设备是由王路;康文雄;王明晖;邓飞其设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积网络的单目稠密关键点估计方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卷积网络的单目稠密关键点估计方法、介质及设备；其中方法为：将待估计手势的图像输入到稠密手势估计网络；稠密手势估计网络包括二维编码模块、特征升维模块和三维解码模块；二维编码模块中，主干网络对图像进行特征提取得到中间特征；二维解码器先通过螺旋卷积模块从中间特征得到稀疏关键点，再采用粗粒度到细粒度的方法逐步还原到二维稠密关键点；特征升维模块得到表征三维的特征；三维解码模块中，可分离螺旋卷积模块对表征三维的特征进行深度可分离操作和点操作得到三维稠密关键点。该方法可获取图像中手势的稠密关键点，稠密关键点包含了更丰富的手部细节信息，有助于获取更精细的手部运动细节和手部轮廓信息。

本发明授权基于卷积网络的单目稠密关键点估计方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积网络的单目稠密关键点估计方法，其特征在于：获取待估计手势的图像；之后将图像输入到稠密手势估计网络； 所述稠密手势估计网络包括二维编码模块、特征升维模块和三维解码模块； 所述二维编码模块包括主干网络和二维解码器；主干网络对图像进行特征提取，得到中间特征Fb；二维解码器先通过螺旋卷积模块从中间特征Fb得到稀疏关键点，再采用粗粒度到细粒度的方法逐步从稀疏关键点还原到二维稠密关键点； 所述特征升维模块把中间特征Fb和二维稠密关键点拼接后的结果作为输入，进行特征升维计算，得到表征三维的特征； 所述三维解码模块由可分离螺旋卷积模块构成；可分离螺旋卷积模块对表征三维的特征进行深度可分离操作和点操作，得到三维稠密关键点； 所述三维解码模块的可分离螺旋卷积模块，首先构建螺旋邻域k_diskv： 0_ringv＝{v} k_diskv＝∪m＝0,…,km_ringv 其中，v代表手在完全特定状态下设定的顶点；代表对顶点v的邻域提取；ring代表螺旋线；k代表邻接点的阶次；0_ringv代表以v为顶点的二阶邻接点的螺旋线；k_diskv代表以v为顶点的前k阶邻接点的螺旋线的集合； 对于一个顶点v，采样得到k_diskvS，k_diskvS代表螺旋邻域k_diskv中前S个元素； 然后，进行深度可分离操作获得特征 其中，i代表当前深度值；Wid代表第i层深度可分离操作的可学习参数；fv′,i代表输入第i层的关于顶点v′的特征；D代表总深度值；fv′代表输入的关于顶点v′的表征三维的特征； 进行点操作获得特征 其中，Wp代表点操作的权重； 之后，将特征和特征经过一个全连接层后回归出三维稠密关键点的坐标。

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