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龍圖騰網(wǎng)獲悉中南大學申請的專利一種單視角多人三維姿態(tài)估計模型的訓練方法及估計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120356037B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510846988.1，技術領域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種單視角多人三維姿態(tài)估計模型的訓練方法及估計方法是由黃偉紅;張柳;胡建中;張子浩;張忠騰;彭情;劉碩設計研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種單視角多人三維姿態(tài)估計模型的訓練方法及估計方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種單視角多人三維姿態(tài)估計模型的訓練方法及估計方法，其中，一種單視角多人三維姿態(tài)估計模型的訓練方法，包括：收集多人姿態(tài)圖片；采用結(jié)構(gòu)化姿態(tài)表示，對多人姿態(tài)圖片進行處理，得到多人姿態(tài)圖片對應的關節(jié)點集合；根據(jù)預設掩碼策略，生成掩碼值，利用掩碼值，對關節(jié)點集合進行掩碼處理，得到掩碼姿態(tài)張量；利用掩碼姿態(tài)張量，對用于三維姿態(tài)估計的主干網(wǎng)絡進行預訓練，得到訓練好的主干網(wǎng)絡。本申請通過引入姿態(tài)掩碼訓練，讓模型能夠?qū)W習并適應各種可能出現(xiàn)的遮擋情況，提高模型在復雜運動環(huán)境下的魯棒性和估計精度。

本發(fā)明授權(quán)一種單視角多人三維姿態(tài)估計模型的訓練方法及估計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種單視角多人三維姿態(tài)估計模型的訓練方法，其特征在于，包括： 收集多人姿態(tài)圖片； 采用結(jié)構(gòu)化姿態(tài)表示，對所述多人姿態(tài)圖片進行處理，得到所述多人姿態(tài)圖片對應的關節(jié)點集合； 根據(jù)預設掩碼策略，生成與所述關節(jié)點集合中的每個關節(jié)點對應的掩碼值； 利用所述掩碼值，對所述關節(jié)點集合進行掩碼處理，得到掩碼姿態(tài)張量； 利用所述掩碼姿態(tài)張量，對用于三維姿態(tài)估計的主干網(wǎng)絡進行預訓練，得到訓練好的主干網(wǎng)絡； 其中，所述掩碼姿態(tài)張量，定義所述關節(jié)點集合，將所述關節(jié)點集合經(jīng)過一個全連接層處理后得到一個新的關節(jié)點集合P，，其中，R為實體空間，N為所述多人姿態(tài)圖片中的人數(shù)，T為時間幀數(shù)，K為所述多人姿態(tài)圖片中的每個人包含的關節(jié)點數(shù)量，D為特征維數(shù)，在所述關節(jié)點集合P中的每個元素表示第i個人在第t幀的第j個關節(jié)點的第d個坐標值，i∈{1,2，...，N}，t∈{1,2，...，T}，j∈{1,2，...，K}； 定義所述掩碼值集合M，，R為實體空間，N為所述多人姿態(tài)圖片中的人數(shù)，T為時間幀數(shù)，K為所述多人姿態(tài)圖片中的每個人包含的關節(jié)點數(shù)量，其中，在所述掩碼值集合中的每個元素表示第i個人第t幀的第j個關節(jié)點的掩碼值，的計算公式為： ； 其中，代表可見，代表被遮擋，如果是可見的，則取值為1，如果是被遮擋的，則取值為0； 所述利用所述掩碼值，對所述關節(jié)點集合進行掩碼處理，得到掩碼姿態(tài)張量，包括： 將每個掩碼值融合對應的坐標值，得到遮擋后的掩碼姿態(tài)張量，計算公式為： 。

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