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龍圖騰網獲悉廣東工業大學申請的專利一種基于深度學習的多人人體姿態估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115909499B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211565145.7，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于深度學習的多人人體姿態估計方法是由曾碧;江春靈;劉建圻;魏鵬飛設計研發完成，并于2022-12-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的多人人體姿態估計方法在說明書摘要公布了：本發明的目的是提供一種基于深度學習的人體姿態估計方法，屬于計算機視覺領域，該方法包括：將圖像輸入特征提取網絡獲得多人人體關鍵點熱力圖；解碼關鍵點熱力圖獲得多人人體所有關鍵點位置信息；對每個關鍵點進行聚類操作，將同一人的關鍵點劃為一類；結合每個人的關鍵點位置信息得到圖像中每個人的姿態。本發明解決了目前人體姿態估計準確率不高的問題，能夠精確地檢測并分析多人人體姿態。

本發明授權一種基于深度學習的多人人體姿態估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的多人人體姿態估計方法，其特征在于，包括： 將圖像輸入特征提取網絡獲得多人人體關鍵點熱力圖； 解碼關鍵點熱力圖獲得多人人體所有關鍵點位置信息； 對每個關鍵點進行聚類操作，將同一人的關鍵點劃為一類； 結合每個人的關鍵點位置信息得到圖像中每個人的姿態； 所述將圖像輸入特征提取網絡獲得多人人體關鍵點熱力圖之前，還包括訓練特征提取網絡： 通過訓練尺度因子s，自適應調節高斯核標準差，生成帶有尺度化的熱力圖用于訓練過程中的監督信息，其中根據關鍵點位置信息和尺度因子生成熱力圖的公式如下： ； i、j代表熱力圖中的橫縱坐標,p代表第p個人，k代表第k個關鍵點，、分別代表第p個人的第k個關鍵點的橫縱坐標位置，σ0代表初始的高斯核標準差，s為尺度因子； 對預測的尺度圖增加一個正則化損失，如下式所示： ； 代表只保留高斯核覆蓋的區域，； 總體的損失函數為熱力圖的L2損失加上尺度圖的正則化損失，如下式所示： ； 其中P為真值熱力圖，H為模型預測的熱力圖，為正則化損失的權重； 所述對每個關鍵點進行聚類操作，將同一人的關鍵點劃為一類包括： 每一個關鍵點都分配一個標簽來指示聚類的分配，同一個人的所有關鍵點的標簽值的間距小，而不同的人的關鍵點之間的標簽值差距大，其損失函數如下式所示： ； 上式中N代表圖像內人的數量，代表第n個人的第k個關鍵點的標簽值熱力圖在像素位置x處的標簽值，代表第n個人各個關節點標簽值的平均值，k代表第k個關鍵點，n代表圖像中的第n個人，n’代表除第n個人以外的其他人。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。