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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于层次语义图神经网络的弱监督人体解析方法及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：CN116612492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310373231.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于层次语义图神经网络的弱监督人体解析方法及系统是由刘渭滨;郝华青;邢薇薇设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层次语义图神经网络的弱监督人体解析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于层次语义图神经网络的弱监督人体解析方法及系统，涉及图像处理的领域，在原始图像上设置人体目标框和初始标注语义像素点；将人体目标框和初始标注语义像素点作为弱监督信息，并联合区域语义化无监督图像分割生成初始像素级伪标签；基于人体解析初步预测结果筛选初始像素级伪标签，生成高置信度伪标签；构建初始稠密图，联合初始稠密图和动态图池化生成动态层次语义图，解码生成层次化人体解析结果。本申请利用无监督图像分割和少量标注的语义像素点，初步获取人体解析伪标签，极大减轻标注成本，所提层次语义图神经网络能够在含有噪声的伪标签监督训练下，提取准确的人体语义结构特征，生成高性能人体解析模型。

本发明授权基于层次语义图神经网络的弱监督人体解析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次语义图神经网络的弱监督人体解析方法，其特征在于，所述方法包括： 接收原始图像，在所述原始图像上设置人体目标框和初始标注语义像素点； 将人体目标框和初始标注语义像素点作为弱监督信息，并联合区域语义化无监督图像分割生成初始像素级伪标签； 使用所述初始像素级伪标签获取人体解析初步预测结果，采用人体解析初步预测结果筛选所述初始像素级伪标签，生成高置信度伪标签； 其中，根据人体部位和或服饰划分所述原始图像并连接生成第一层次静态语义图，根据人体结构进行粗粒度划分所述原始图像并连接生成第二层次静态语义图，将整个人体作为一个节点生成第三层次静态语义图； 根据所述高置信度伪标签构建初始稠密图，基于初始稠密图进行动态图池化生成动态层次语义图，对所述动态层次语义图进行解码生成层次化人体解析结果； 其中，所述动态层次语义图至少包括第一层次动态语义图、第二层次动态语义图和第三层次动态语义图，基于初始稠密图进行动态图池化生成动态层次语义图，具体包括： 获取所述高置信度伪标签对应的特征向量作为初始稠密图节点，连接所述初始稠密图节点构建初始稠密图； 获取所述原始图像的多标签预测概率值，根据所述多标签预测概率值对所述第一层次静态语义图的邻接矩阵进行动态调整，得到第一层次动态邻接矩阵； 结合所述初始稠密图和所述第一层次动态邻接矩阵进行第一次动态图池化，生成第一层次动态语义图； 根据所述多标签预测概率值对所述第二层次静态语义图的邻接矩阵进行动态调整，得到第二层次动态邻接矩阵； 根据所述第一层次动态语义图和所述第二层次动态邻接矩阵进行第二次动态图池化，生成第二层次动态语义图； 根据所述多标签预测概率值对所述第三层次静态语义图的邻接矩阵进行动态调整，得到第三层次动态邻接矩阵； 根据所述第二层次动态语义图和所述第三层次动态邻接矩阵进行第三次动态图池化，生成第三层次动态语义图。

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