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龙图腾网获悉中国科学院大学申请的专利一种融合时空特征的单目三维人体姿态估计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：CN114581945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210156217.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种融合时空特征的单目三维人体姿态估计方法及系统是由薛健;马海峰;吕科设计研发完成，并于2022-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合时空特征的单目三维人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合时空特征的单目三维人体姿态估计方法及系统，其融合了局部和全局的空间信息，同时结合了时间信息，包括：根据三维人体姿态估计数据集进行二维人体姿态的估计，将得到的所述二维人体姿态提升到高维空间；通过Transformer提取关键点局部和全局的特征，将所述局部和全局的特征进行融合，将融合的特征送入空间全局Transformer编码器中，提取时序上的信息；将时序上的信息送入单层感知机解码器中，得到最终的三维人体姿态关键点。本发明用于处理单目视频的三维人体姿态估计，并且结合了时序信息，大大抑制了输出的抖动，本发明可以在计算机视觉领域中广泛应用。

本发明授权一种融合时空特征的单目三维人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合时空特征的单目三维人体姿态估计方法，其特征在于，融合了局部和全局的空间信息，同时结合了时间信息，包括： 根据三维人体姿态估计数据集进行二维人体姿态的估计，将得到的所述二维人体姿态提升到高维空间，具体包括：将得到的二维人体姿态序列进行均分，划分成m个序列，其中每个序列f帧，每帧为包含具有17个关键点的二维空间坐标，即将骨架序列划分成的矩阵序列，进而中的每个为每帧的二维人体关键点坐标；其中，J为关键点的个数，2为关键点的二维坐标； 将二维空间点坐标提升到c维特征空间，并进行坐标编码得到特征矩阵； 通过Transformer提取关键点局部和全局的特征，将所述局部和全局的特征进行融合，将融合的特征送入全局时间Transformer编码器中，提取时序上的信息，得到最后的包含时间和全局特征的矩阵；所述通过Transformer提取关键点局部和全局的特征，包括：将变换后的二维人体骨架序列进行分割，分为上半部分肢体序列Jup和下半部分肢体序列Jdown，并将Jup、Jdown分别送到局部信息编码器中，将J送入全局的空间关键点Transformer编码器中，；具体的： 将得到的特征矩阵Y进行分割，分为上部局部信息矩阵和下部局部信息矩阵，其中为实数域空间；通过将特征点分割的方法获取局部信息，将复杂的姿态分解成简单姿态的组合，之后将上半部分肢体序列Jup和下半部分肢体序列Jdown分别送入局部的空间关键点Transformer编码器中，将J送入全局的空间关键点Transformer编码器中； 将时序上的信息送入单层感知机解码器中，得到最终的三维人体姿态关键点，包括： 采用一维卷积将f帧特征降低到一帧，生成中间帧的关键点特征矩阵； 采用单层层感知机作为解码器，将特征空间的c维特征矩阵降至三维： 其中，，G为sigmoid激活函数，经过矩阵变换后，得到最后的三维人体姿态； 对网络求损失函数L： 其中，为真实的三维关键点坐标，为估计出的三维人体姿态坐标，其中J为所有人体关键点的数量，k为第k个关键点。

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