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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利人体与物体接触预测方法、装置、电子设备及存储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：CN121214146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511736390.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权人体与物体接触预测方法、装置、电子设备及存储介质是由林昭文;黄青羽;明安龙;康睿哲;何怡昕设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体与物体接触预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种人体与物体接触预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标图像，目标图像中包括人体与至少一个物体的交互场景；对目标图像进行接触预测处理，得到接触顶点列表；对目标图像进行目标检测处理，得到检测信息；对目标图像进行人体建模处理，得到三维顶点及其对应的二维投影坐标；对接触顶点列表、检测信息及二维投影坐标进行语义融合处理，得到语义接触结果，语义接触结果用于表征人体各部位与不同物体之间的接触关系；将语义接触结果进行可视化，得到最终接触结果，最终接触结果用于直观表示人体与物体间的接触关系。本申请的方法，可以提高人体与物体接触预测结果的准确率。

本发明授权人体与物体接触预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体与物体接触预测方法，其特征在于，包括： 获取目标图像，所述目标图像中包括人体与至少一个物体的交互场景； 对所述目标图像进行接触预测处理，得到接触顶点列表，包括：获取预测模型，所述预测模型为使用训练数据集训练得到的，所述训练数据集中包括训练图像和所述训练图像中人体与物体接触情况的标注信息；通过所述预测模型的编码器对所述目标图像进行特征提取，得到多尺度特征图，将所述多尺度特征图的分辨率调整到统一大小后进行拼接，得到全局空间特征；通过所述预测模型的双解码器对所述全局空间特征进行处理，得到语义掩码预测结果和部位掩码预测结果，其中，所述双解码器包括语义解码器和身体部位解码器，所述双解码器用于通过两次转置卷积，实现特征图上采样，同时完成通道数调整与激活函数处理，获取所述语义掩码预测结果和所述部位掩码预测结果，所述语义掩码预测结果用于表征所述目标图像中像素所属的物体类别，所述部位掩码预测结果用于表征所述目标图像中像素所属的人体部位；对所述全局空间特征进行平均池化，得到语义全局特征和部位全局特征，并对所述语义全局特征和所述部位全局特征分别进行调整，得到对应的语义向量和部位向量；通过所述预测模型的交叉注意力模块对所述语义向量和所述部位向量进行特征融合，得到融合特征；通过所述预测模型的分类器对所述融合特征进行全连接映射处理和激活函数处理，得到预测接触概率；将所述预测接触概率大于第一预设阈值的预测接触概率对应的接触顶点、所述接触顶点对应的语义掩码预测结果或部位掩码预测结果、所述接触顶点对应的预测接触概率确定为所述接触顶点列表；所述接触顶点列表用于表征人体表面与物体发生接触的顶点位置信息； 对所述目标图像进行目标检测处理，得到检测信息，包括：使用物体检测模型对所述目标图像进行处理，得到目标检测结果，所述目标检测结果中包括人体边界框、初始物体边界框，以及所述初始物体边界框对应的物体类别；确定所述人体边界框与所述初始物体边界框的交并比，将所述交并比大于第二预设阈值的初始物体边界框确定为目标物体边界框，并确定所述目标物体边界框对应的位置信息和物体类别；使用手部关键点检测模型对所述目标图像进行手部关键点提取，并对提取结果进行筛选后得到手部关键点信息；将所述人体边界框、所述目标物体边界框及其对应的物体类别、所述手部关键点信息确定为所述检测信息；所述检测信息用于表征所述目标图像中物体的属性、空间位置及其与人体交互的关联关系； 对所述目标图像进行人体建模处理，得到三维顶点及其对应的二维投影坐标； 对所述接触顶点列表、所述检测信息及所述二维投影坐标进行语义融合处理，得到语义接触结果，包括：根据所述检测信息，按照物体类别创建初始列表，所述初始列表的值为空；确定所述接触顶点列表中各接触顶点对应的所述二维投影坐标是否位于所述目标物体边界框内，并将位于所述目标物体边界框内的所述接触顶点加入对应物体类别的所述初始列表中，得到目标列表；确定所述目标列表中各接触顶点与所述手部关键点信息中各手部关键点之间的欧式距离，根据所述欧式距离确定所述目标列表中各接触顶点对应的物体类别的优先级；根据所述目标列表和所述优先级确定所述语义接触结果；所述语义接触结果用于表征人体各部位与不同物体之间的接触关系； 将语义接触结果进行可视化，得到最终接触结果，所述最终接触结果用于直观表示人体与物体间的接触关系。

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