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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請的專利一種基于多階段關(guān)節(jié)點(diǎn)增強(qiáng)的手部姿態(tài)重建方法獲國家發(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：CN120340139B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510822793.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于多階段關(guān)節(jié)點(diǎn)增強(qiáng)的手部姿態(tài)重建方法是由鄭博侖;劉新杰;張仟瑜;黃愛愛設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多階段關(guān)節(jié)點(diǎn)增強(qiáng)的手部姿態(tài)重建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多階段關(guān)節(jié)點(diǎn)增強(qiáng)的手部姿態(tài)重建方法。本發(fā)明方法提出了一個多階段關(guān)節(jié)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)，其第一階段由只訓(xùn)練指尖關(guān)節(jié)位置和掌根關(guān)節(jié)位置的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成；其第二階段則是結(jié)合來自特征提取器獲取的輸入圖片特征和第一階段輸出的12個關(guān)節(jié)點(diǎn)，通過Transformer模塊和從圖片中提取的特征進(jìn)行聯(lián)合推理，以增強(qiáng)剩余30個關(guān)節(jié)點(diǎn)位置預(yù)測的準(zhǔn)確性。本發(fā)明將視覺模態(tài)和幾何模態(tài)結(jié)合起來，通過多模態(tài)融合來提高模型對剩余30個關(guān)節(jié)點(diǎn)位置的預(yù)測能力，從而增強(qiáng)關(guān)節(jié)點(diǎn)預(yù)測準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多階段關(guān)節(jié)點(diǎn)增強(qiáng)的手部姿態(tài)重建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多階段關(guān)節(jié)點(diǎn)增強(qiáng)的手部姿態(tài)重建方法，其特征在于，步驟如下： 數(shù)據(jù)集預(yù)處理；通過多階段關(guān)節(jié)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的第一階段部分對12個指尖和掌根關(guān)節(jié)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和預(yù)測； 將預(yù)處理好的圖像輸入多階段關(guān)節(jié)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)第一階段的12關(guān)節(jié)點(diǎn)預(yù)測訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，所述的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由特征提取器和EABlock組成；首先通過特征提取器對輸入圖像進(jìn)行特征提取，完成特征提取之后，將特征傳入EABlock模塊從而獲得自適應(yīng)的交互特征；之后，將自適應(yīng)的交互特征與相應(yīng)的手部特征連接起來，以產(chǎn)生最終的自適應(yīng)手部特征； 隨后，將自適應(yīng)手部特征分別傳入關(guān)節(jié)特征提取器以及關(guān)節(jié)增強(qiáng)器，首先通過關(guān)節(jié)特征提取器提取得到粗糙的關(guān)節(jié)特征后，作為關(guān)節(jié)增強(qiáng)器的輸入得到最終的關(guān)節(jié)特征和預(yù)測關(guān)節(jié)位置；由此獲得10個指尖關(guān)節(jié)和2個掌根關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)特征和預(yù)測關(guān)節(jié)位置； 通過多階段關(guān)節(jié)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的第二階段部分對剩余30個手部關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)； 第二階段的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由一個EABlock模塊，一個MANO模塊以及一個Transformer模塊組成；在第二階段，利用從圖像中提取的手部特征，將其與第一階段預(yù)測的12個關(guān)節(jié)點(diǎn)的關(guān)節(jié)特征進(jìn)行拼接，將拼接好的特征向量輸入到MANO模塊中，以第一階段輸出的12個關(guān)節(jié)坐標(biāo)作為約束條件，經(jīng)由MANO參數(shù)化模型推理出其余30個關(guān)節(jié)位置； 與第一階段同理，使用EABlock模塊對輸入圖像進(jìn)行手部特征提取，并對提取出的30個手部關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行關(guān)節(jié)特征提取以及關(guān)節(jié)特征增強(qiáng)，與第一階段不同的是，該階段預(yù)測的30個關(guān)節(jié)特征無需輸出對應(yīng)的關(guān)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)； 在多階段關(guān)節(jié)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的第二階段中由Transformer模塊對30個手部關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測推理； 將第一階段得到的12個指尖和掌根關(guān)節(jié)特征輸出以及第二階段Transformer推理得出的30個關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)融合并輸出； 重建手部姿態(tài)并進(jìn)行定量分析。

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