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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于人体姿态估计的动态课堂签到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：CN116311572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202211596369.4，技术领域涉及：G07C1/10；该发明授权一种基于人体姿态估计的动态课堂签到方法是由刘海;王镜淇;刘婷婷;张昭理;张诚;朱晓倩;宋林森;林丹月设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人体姿态估计的动态课堂签到方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人体姿态估计的动态课堂签到方法，包括：采集进入课堂的检测对象的侧向人体姿态视频序列，得到人体姿态RGB图像和深度图像；对人体姿态RGB图像进行关键点检测，得到人体关键点坐标并将其输入骨架提取网络中，获取人体骨架特征；将人体姿态深度图像输入轮廓提取网络中，获取人体姿态轮廓特征；融合人体骨架特征和轮廓特征，得到人体姿态多模态特征；在人体姿态特征库中搜索可与人体姿态多模态特征匹配的特征，如匹配成功，则确认检测对象的身份信息并生成签到信息。本发明使用多路径多模态融合思想进行人体姿态识别，具有更好地融合适应性，能够提高识别准确率。此外，本发明能够有效避免签到造假，并降低签到管理和维护成本。

本发明授权一种基于人体姿态估计的动态课堂签到方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体姿态估计的动态课堂签到方法，其特征在于，包括： 利用RGB相机和深度相机分别采集进入课堂的检测对象的侧向人体姿态视频序列，得到同一场景下的人体姿态RGB图像和人体姿态深度图像； 对所述人体姿态RGB图像进行关键点检测，得到人体关键点坐标；将所述人体关键点坐标输入到预训练后的骨架提取网络模型中，获取人体骨架特征； 将所述人体姿态深度图像输入到预训练后的轮廓提取网络模型中，获取人体姿态轮廓特征； 将所述人体骨架特征和人体姿态轮廓特征输入融合网络模型中进行融合，得到检测对象的人体姿态多模态特征；所述融合网络模型包括两组具有相同结构的并行网络，第一组为RGB诱导的骨架特征网络，用于提取骨架特征；第二组为深度诱导的轮廓特征网络，用于提取轮廓特征； 其中，每组网络均包括公共分支，以及并行的全局分支和局部分支；所述全局分支包括卷积层、池化层和全连接层，所述局部分支采用扩张卷积； 在融合阶段，所述RGB诱导的骨架特征网络、深度诱导的轮廓特征网络的全局分支和局部分支分别合并，并通过逐元素求和的方式将合并的全局分支和局部分支得到的特征图组合为最终的人体姿态多模态特征；形式上： 令表示第i个骨架-深度输入对，表示RGB诱导骨架网络与深度诱导轮廓网络中全局分支的权重与偏置；点处每个像素合并后的全局特征预测可以表示为： , 其中，代表全连接层的连接参数，•为sigmoid激活函数，能够分别生成特征值； 令是表示骨架网络和深度网络中局部分支的参数；合并两种模态的局部分支，得到联合预测，可以标记为： , 其中，φ表示卷积层与特征图的连接参数，•表示sigmoid激活函数； 在预先构建的人体姿态特征库中搜索可与所述人体姿态多模态特征进行匹配的姿态特征，如匹配成功，则确认检测对象的身份信息并生成检测对象的签到信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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