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龙图腾网获悉成都维怿科技有限公司;上海圣剑网络科技股份有限公司申请的专利一种基于人体姿态聚类的ROI自动获取系统及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：CN117058360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202311087078.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于人体姿态聚类的ROI自动获取系统及方法是由吴一男;吴杨观设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人体姿态聚类的ROI自动获取系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分析技术领域，具体涉及一种基于人体姿态聚类的ROI自动获取系统及方法，所述系统包括：转换模块，用于对获取的视频流转换为视频帧序列；检测模块，用于获取当前视频帧中所有的人体关键点；将获取的人体关键点作为关键点实例，并对获取的结果进行初步判断，以得出人数的数量；类别判断模块，用于在人数不为零时，对每个关键点实例结合预先构建的映射文件进行类别判断，以得到各关键点实例所属的正反例属性；选取模块，用于遍历判定为正例属性的所有关键点实例，选择最大相似性的最大值所对应的正例实例作为待分析的ROI。本发明具有更好的场景适配性，自动筛选出后级任务所关注的画面区域，提升后续分析的速度。

本发明授权一种基于人体姿态聚类的ROI自动获取系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体姿态聚类的ROI自动获取系统，其特征在于，所述系统包括： 转换模块，用于对获取的视频流进行解码，将所述视频流转换为视频帧序列； 检测模块，用于： 对每一视频帧执行关键点检测任务，获取当前视频帧中所有的人体关键点； 将获取的人体关键点作为关键点实例，并对获取的结果进行初步判断，以得出人数的数量； 类别判断模块，用于在所述人数不为零时，对每个关键点实例结合预先构建的映射文件进行类别判断，以得到各关键点实例所属的正反例属性；其中，所述映射文件包括聚类结果中心实例和对应的正反例属性； 选取模块，用于遍历判定为正例属性的所有关键点实例，选择最大相似性的最大值所对应的正例实例作为待分析的ROI；其中，最大相似性通过各关键点实例遍历所述映射文件中所有聚类结果中心实例进行相似性计算所得； 所述映射文件通过对人体姿态进行聚类处理所得，其具体步骤为： 收集符合最终任务场景需求的无标注数据集； 对收集到的数据集进行清洗，得到用于进一步分析的原始图片数据集； 获取原始图片数据集后，遍历数据集，对每张图片使用人体关键点检测器进行推理，获取其中全部人体关键点实例，并分别进行存储； 通过遍历处理，获得对应原始图片数据集的逐个人体关键点实例的数据集，并进行汇总作为关键点数据集； 读取所述关键点数据集，对每个关键点实例进行双维度归一化后，作为输入传入聚类算法中进行聚类迭代，获得聚类结果，取出聚类结果中心实例； 对所述聚类结果中心实例进行反归一化，使之成为正常尺寸的关键点实例； 对反归一化后的关键点实例进行可视化渲染，并存储结果以便后续查看； 对获得的可视化渲染后的结果进行人工解释，选择符合最终任务要求的实例集合，并对这个集合标定为正例属性，其余实例标定为反例属性； 将上述获得的结果制作成所述映射文件，所述映射文件内容应包括聚类结果中心实例的数据和标定的正例反例属性； 再从所述关键点数据集中随机抽取少部分样本，遍历抽取的样本，对每个抽取的样本进行归一化后与映射文件中存储的所有聚类结果中心实例进行关键点相似性计算，选择相似性最高的结果所对应的正反例属性作为该样本属性和样本结果； 基于所述样本结果进行正确率统计，并对统计结果进行判断，若正确率过低，则应重新执行上述步骤，直至正确率合格； 将准确率符合要求的映射文件作为构建的映射文件，至此聚类处理步骤完成。

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