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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种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：CN117058760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311030253.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种人体姿态估计方法及系统是由魏福;胡荣林;蔡进恒;王佳雯;宦家伟;谢敏;马宇昂;林剑楚;马甲林;邵鹤帅;冯万利设计研发完成，并于2023-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人体姿态估计方法及系统，所述人体姿态估计方法包括：使用由SwinTransformer和区域提议网络RPN组成的分割模型，对需要进行人体姿态估计的原始图像进行分割提取，得到仅包含人的图像；对仅包含人的图像进行处理，获取补丁特征图；对具有随机位置且拥有固定大小的非重叠补丁特征图，使用通道注意力处理得到特征向量；对非固定尺寸且能覆盖整张图像的补丁特征图使用空间注意力进行处理得到特征向量；对两种注意力得到的特征向量进行混合，得到基于补丁的混合注意力特征向量；融合特征向量并分类，得到姿态估计的结果。本发明实现了更加准确的人体姿态估计。

本发明授权一种人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人体姿态估计方法，其特征在于，包括： 1使用由SwinTransformer和区域提议网络RPN组成的分割模型，对需要进行人体姿态估计的原始图像进行分割提取，得到仅包含人的图像、、…、； 2对图像、、…、分别进行截取处理，得到具有随机位置且拥有固定大小的非重叠补丁块和非固定尺寸且能覆盖整张图像的补丁块，并均使用具有类标签的SwinTransformer做特征提取，得到对应特征图； 3对具有随机位置且拥有固定大小的非重叠补丁特征图，使用通道注意力处理得到特征向量；对非固定尺寸且能覆盖整张图像的补丁特征图使用空间注意力进行处理得到特征向量；对两种注意力得到的特征向量进行混合，得到基于补丁的混合注意力特征向量； 4融合特征向量，使用线性连接层与非线性连接层混合处理后，使用高斯丢弃和批归一化来进行正则化并分类，得到姿态估计的结果； 步骤2包括： 将图像、、…、划分为一个具有随机位置且拥有固定大小的非重叠补丁块集合D，使用具有类标签的SwinTransformer做特征提取，得到对应特征图F，其中，h、w、c分别表示特征图的高度、宽度和通道；，，为矩形补丁d的空间大小，的空间维度定义为，，为补丁块在图片上的像素坐标，左下角第一个像素点记为坐标原点，使用随机函数获取补丁块的[]坐标； 将图像、、…、再次进行非固定尺寸且能覆盖整张图像的补丁块划分，此次划分补丁尺度随机变换，但是所有划分补丁均不重叠，以填充的方式覆盖整张图片，再次使用具有类标签的SwinTransformer做特征提取，得到对应特征图，其中每个补丁表示为，为补丁的特征图，为关于块的空间维度，，为每个补丁块的宽度和高度； 将对图像、、…、进行处理得到的n个不重叠的相同尺度补丁和非固定尺寸且能覆盖整张图像的补丁块的集合P对应的特征图F进行上采样操作，得到更高分辨率的特征图k，使用双线性差值法汇集每个补丁的特征，其中，，，为单个补丁块，为的特征图，k的尺寸为，上采样可视为映射操作，h、w、c分别表示特征图的高度、宽度和通道。

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