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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利姿态自动定位与定量分析方法、系统、计算机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：CN115439539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211038360.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权姿态自动定位与定量分析方法、系统、计算机设备及介质是由高月芳;麦凯湛;郝丽;米平平;何唱;郑丽娜设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本姿态自动定位与定量分析方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种姿态自动定位与定量分析方法、系统、计算机设备及介质，所述方法包括：获取单人模特表演姿态数据集；构建包括特征提取网络、自动定位子网络和定量分析子网络的深度神经网络框架，所述特征提取网络分别与自动定位子网络、定量分析子网络连接；利用所述数据集训练深度神经网络框架；获取待分析单人模特图像；将待分析单人模特图像输入训练好的深度神经网络框架，实现对模特姿态的自动定位与定量分析。本发明构建了一个包括特征提取网络、自动定位子网络和定量分析子网络的深度神经网络框架，表演者可以根据深度神经网络框架所输出的量化数据，学习和研究优秀模特作品中的姿态规律，从而还原出具有美感的高水平姿态。

本发明授权姿态自动定位与定量分析方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种姿态自动定位与定量分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取单人模特表演姿态数据集，具体包括： 在单人模特表演姿态数据集中，获取二十个动力点； 其中：二十个动力点分别位于下巴、右颈部、左颈部、右肩部、左肩部、右手肘、左手肘、右手掌、左手掌、右腰部、左腰部、腹部、右胯部、左胯部、右膝盖、左膝盖、右脚踝、左脚踝、右脚趾、左脚趾； 赋予每个动力点一个相对的权重； 根据二十个动力点及权重赋值方式，对单人模特静态姿态图像集进行标注，并转化为热图形式，进而得到单人模特表演姿态数据集； 获取多张单人模特姿态图像，从而得到单人模特姿态图像集； 对单人模特姿态图像集进行预处理，得到单人模特静态姿态图像集； 根据二十个动力点及权重赋值方式，对单人模特静态姿态图像集中的每张图像进行标注，并转化为热图形式，从而分别得到标注后的单人模特静态姿态图像集和热图集； 将标注后的单人模特静态姿态图像集和热图集作为单人模特表演姿态数据集； 构建包括特征提取网络、自动定位子网络和定量分析子网络的深度神经网络框架，所述特征提取网络分别与自动定位子网络、定量分析子网络连接； 所述特征提取网络包括一个提前卷积模块和多个组合模块； 提前卷积模块为深度神经网络框架的前置模块，用于将输入提前卷积模块的图像分辨率缩小至需要预测的热图分辨率； 其中，前一个组合模块的输出与后一个组合模块的输入连接，第一个组合模块的输入与提前卷积模块的输出连接，最后一个组合模块分别与自动定位子网络、定量分析子网络连接； 所述组合模块包括依次连接的残差模块、V模块和1×1卷积层； 所述V模块，用于对输入V模块的特征矩阵进行多次下采样和多次上采样； 所述自动定位子网络，具体用于： 将输入自动定位子网络的特征矩阵复制成第一特征矩阵、第二特征矩阵和第三特征矩阵； 对第一特征矩阵和第二特征矩阵进行卷积处理，使它们的分辨率与通道数一致； 根据通道注意力机制和空间注意力机制，对卷积处理后的第一特征矩阵和第二特征矩阵进行处理，分别生成注意力向量和注意力地图； 将注意力向量、注意力地图和第三特征矩阵三者相加，并通过第三残差处理进行还原； 将自动定位子网络还原出的特征矩阵加到由三个残差模块和上采样模块组合而成的定量分析子网络所输出的特征矩阵上，进而输出预测的热图； 利用所述数据集训练深度神经网络框架； 获取待分析单人模特图像； 将待分析单人模特图像输入训练好的深度神经网络框架，实现对模特姿态的自动定位与定量分析。

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