北京字跳网络技术有限公司罗宇轩获国家专利权
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龙图腾网获悉北京字跳网络技术有限公司申请的专利一种姿态估计方法、装置、设备及介质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：CN115690147B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202110867074.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种姿态估计方法、装置、设备及介质是由罗宇轩;朱泳明;林高杰设计研发完成，并于2021-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种姿态估计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种姿态估计方法、装置、设备及介质，所述方法包括：根据目标对象在当前帧图像的上帧图像中的原始特征点，确定目标对象在当前帧图像中对原始特征点跟踪成功的目标特征点；从目标特征点中确定满足预设筛选条件的有效特征点，根据有效特征点生成运动估计模型；根据运动估计模型和目标对象在上帧图像中的姿态估计生成目标对象在当前帧图像中的第一姿态，以及通过预设的深度学习模型提取目标对象在当前帧图像中的第二姿态；对第一姿态和第二姿态进行平滑处理生成目标对象在当前帧图像中的第三姿态。本公开实施例可以根据第一姿态和第二姿态生成第三姿态，使得姿态估计同时具有良好的稳定性和精准度，从而提升了用户的体验感和满意度。
本发明授权一种姿态估计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种姿态估计方法，其特征在于，包括： 根据目标对象在当前帧图像的上帧图像中的原始特征点，确定所述目标对象在当前帧图像中对所述原始特征点跟踪成功的目标特征点； 从所述目标特征点中确定满足预设筛选条件的有效特征点，根据所述有效特征点生成运动估计模型； 根据所述运动估计模型和所述目标对象在所述上帧图像中的姿态估计生成所述目标对象在所述当前帧图像中的第一姿态，以及通过预设的深度学习模型提取所述目标对象在所述当前帧图像中的第二姿态； 对所述第一姿态和所述第二姿态进行平滑处理生成所述目标对象在所述当前帧图像中的第三姿态；其中，所述平滑处理为基于所述第一姿态和所述第二姿态分别对应的作为权重的平滑参数进行的。
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