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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种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：CN120977018B 。

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：202511509160.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种三维人体姿态估计方法及系统是由李光耀;刘星设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维人体姿态估计方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，包括，从单目视频图片序列中提取二维人体姿态关键点，生成二维人体姿态关键点序列；将所述二维关键点序列通过非线性高维映射投影至特征空间，生成高维度特征空间矩阵；将所述高维度特征矩阵输入融合运动约束和分频时空特征的三维人体姿态识别模型中，得到三维人体姿态关键点序列，通过三维坐标实现三维人体姿态估计。本发明所述方法提升了单目三维人体姿态估计方法的鲁棒性和检测精度。对于关键点的相对运动速度、骨骼长度、骨骼方向也计算了误差值，因此训练更加容易收敛，训练过程更加稳定。

本发明授权一种三维人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种三维人体姿态估计方法，其特征在于：包括，从单目视频图片序列中提取二维人体姿态关键点，生成二维人体姿态关键点序列； 将所述二维人体姿态关键点序列通过非线性高维映射投影至特征空间，生成高维度特征空间矩阵； 将所述高维度特征空间矩阵输入融合运动约束和分频时空特征的三维人体姿态识别模型中，得到三维人体姿态关键点序列，通过三维坐标实现三维人体姿态估计； 所述得到三维人体姿态关键点序列包括，通过分频空间Transformer编码器针对高维度特征矩阵提取关键点的空间特征信息，得到空间特征矩阵；将所述空间特征矩阵进行reshape操作，转化到时序维度张量，通过分频时间Transformer编码器提取时序特征，通过多层感知机解码器处理，输出得到最终的三维人体姿态关键点序列；其中，三维人体姿态估计模型包括分频Transformer时空模块和多层感知机解码器； 所述通过多层感知机解码器处理包括，通过改进的小波变换提取关键点的空间上的频域特征信息，将频域特征信息输入到通过强化学习驱动的自适应无监督分割算法得到四个不同的分频子带矩阵，分别将子带矩阵特征输入到分频空间Transformer编码器，分别提取不同频域子带的空间特征信息，再经过拼接后得到空间特征信息； 通过改进的小波变换算法，针对人体姿态关键点的空间频域特性设计多尺度分解策略，生成具有空间-频域联合表征能力的分频子带矩阵；其中，所述改进的小波变换算法采用方向敏感滤波器组，增强对动态姿态的频域特征捕捉能力；强化学习驱动的自适应无监督分割算法将分割过程建模为一个马尔可夫决策过程，分割算法根据数据的频域和空间特征分布选择合适的分割动作，包括划分边界、合并区域；设计多目标奖励函数，综合考量分割区域的频域一致性、空间连续性； 所述通过三维坐标实现三维人体姿态估计包括，将所述空间特征信息进行维度重塑reshape操作，转化为时序维度张量，输入到融合几何运动学约束的分频时间Transformer编码器中；通过高频时序分支，提取快速运动关节点特征；通过低频时序分支，提取慢速运动关节点特征； 将最终提取得到的时空特征信息输入几何动力学优化解码器，输出得到最终的三维人体姿态关键点序列，通过三维人体姿态关键点序列表示每个关键点的三维坐标，通过三维坐标实现三维人体姿态估计。

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