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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于不确定性引导的人体姿态估计域自适应网络及方法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：CN116341623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310264962.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于不确定性引导的人体姿态估计域自适应网络及方法是由董伟生;孙玉林;毋芳芳;石光明设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于不确定性引导的人体姿态估计域自适应网络及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种人体姿态估计网络及方法，具体涉及一种基于不确定性引导的人体姿态估计域自适应网络及方法。解决了现有人体姿态估计方法精度低、域自适应能力差、关键点检测不准确以及计算繁杂导致效果较差的问题。本发明自适应网络包括主框架网络和子框架网络；主框架网络包括输入层、第一卷积层、第一BatchNorm层、第一激活函数层、最大值池化层、第一瓶颈层、第二瓶颈层、第三瓶颈层、第四瓶颈层、Dropout层、反卷积层、热力图模块和不确定性学习模块；每个瓶颈层均包括子框架网络；子框架网络包括第一卷积层、第一BatchNorm层、第一激活函数层、第二卷积层、第二BatchNorm层、第二激活函数层、Droupout层、第三卷积层、第三BatchNorm层、跳跃连接相加层和第三激活函数层。

本发明授权基于不确定性引导的人体姿态估计域自适应网络及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性引导的人体姿态估计域自适应网络，其特征在于： 包括主框架网络和子框架网络； 所述主框架网络包括依次连接的输入层、第一卷积层、第一BatchNorm层、第一激活函数层、最大值池化层、第一瓶颈层、第二瓶颈层、第三瓶颈层、第四瓶颈层、Dropout层、反卷积层，以及分别和反卷积层输出端连接的热力图模块和不确定性学习模块； 其中，第一瓶颈层、第二瓶颈层、第三瓶颈层和第四瓶颈层的网络结构均包括子框架网络； 所述子框架网络包括依次连接的第一卷积层、第一BatchNorm层、第一激活函数层、第二卷积层、第二BatchNorm层、第二激活函数层、Droupout层、第三卷积层、第三BatchNorm层、跳跃连接相加层、第三激活函数层； 所述输入层用于输入多帧相邻的视频帧图像； 所述热力图模块和不确定性学习模块的输出结果用于估计人体姿态的类别标签； 所述主框架网络的各层参数设置为： 所述第一卷积层的输入通道数为3或5或7，输出通道数为64～256，卷积步长为2； 所述第一瓶颈层的输入通道数与第一卷积层的输出通道数相同，第一瓶颈层的输出通道数为256～512，卷积步长为1； 所述第二瓶颈层的输入通道数与第一瓶颈层的输出通道数相同，第二瓶颈层的输出通道数为512～1024，卷积步长为1； 所述第三瓶颈层的输入通道数与第二瓶颈层的输出通道数相同，第三瓶颈层的输出通道数为1024～2048，卷积步长为1； 所述第四瓶颈层的输入通道数与第三瓶颈层的输出通道数相同，第四瓶颈层的输出通道数为2048，卷积步长为1； 所述不确定性学习模块的输入通道数为2048，输出通道数为3或5或7，反卷积步长为1； 所述热力图模块的输入通道数为2048，输出通道数为2048，反卷积步长为1。

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