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龍圖騰網(wǎng)獲悉華僑大學(xué);福建省公田軟件股份有限公司申請的專利一種基于時空雙流交叉的3D姿態(tài)估計方法及系統(tǒng)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：CN120431607B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202510876674.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于時空雙流交叉的3D姿態(tài)估計方法及系統(tǒng)是由駱炎民;梁健聰;林躬耕設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于時空雙流交叉的3D姿態(tài)估計方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了單目視頻3D人體姿態(tài)估計技術(shù)領(lǐng)域的一種基于時空雙流交叉的3D姿態(tài)估計方法及系統(tǒng)，方法包括步驟S1、獲取大量的歷史人體視頻，通過2D人體姿態(tài)估計模型對各歷史人體視頻進行逐幀處理獲取2D坐標位置，并構(gòu)建關(guān)節(jié)時空序列數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于關(guān)節(jié)語義編碼模塊、動態(tài)圖卷積模塊、時空雙流交叉融合模塊、3D姿態(tài)解碼模塊創(chuàng)建一3D人體姿態(tài)估計模型；步驟S3、通過關(guān)節(jié)時空序列數(shù)據(jù)集以及損失函數(shù)對3D人體姿態(tài)估計模型進行訓(xùn)練；步驟S4、獲取實時人體視頻，通過2D人體姿態(tài)估計模型以及3D人體姿態(tài)估計模型對實時人體視頻進行推理，得到3D人體姿態(tài)估計結(jié)果。本發(fā)明的優(yōu)點在于：極大的提升了3D人體姿態(tài)估計的精度以及魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于時空雙流交叉的3D姿態(tài)估計方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于時空雙流交叉的3D姿態(tài)估計方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟S1、獲取大量的歷史人體視頻，通過預(yù)訓(xùn)練的2D人體姿態(tài)估計模型對各所述歷史人體視頻進行逐幀處理，獲取各所述歷史人體視頻中每幀人體圖像的人體關(guān)節(jié)點的2D坐標位置，并構(gòu)建關(guān)節(jié)時空序列數(shù)據(jù)集； 步驟S2、基于關(guān)節(jié)語義編碼模塊、動態(tài)圖卷積模塊、時空雙流交叉融合模塊、3D姿態(tài)解碼模塊創(chuàng)建一3D人體姿態(tài)估計模型，設(shè)定所述3D人體姿態(tài)估計模型的損失函數(shù)；所述關(guān)節(jié)語義編碼模塊用于通過預(yù)訓(xùn)練的CLIP模型的文本處理模塊，對2D坐標位置的關(guān)節(jié)語義描述依次進行分詞處理、嵌入表示以及Transformer編碼，生成關(guān)節(jié)語義特征編碼，并初始化一組可學(xué)習(xí)參數(shù)作為運動信息token，將所述運動信息token與關(guān)節(jié)語義特征編碼進行特征拼接后，輸入標準Transformer編碼器獲取融合時空運動信息的關(guān)節(jié)語義token，通過交叉注意力機制捕獲2D坐標位置的姿態(tài)特征序列的時空運動特征，通過交叉注意力機制對所述時空運動特征與關(guān)節(jié)語義token進行特征交互和融合，得到關(guān)節(jié)融合特征；所述時空雙流交叉融合模塊基于空間特征提取單元、時間特征提取單元以及時空特征交互單元構(gòu)建；所述空間特征提取單元用于通過空間Transformer網(wǎng)絡(luò)從人體骨架時空特征中提取全局關(guān)節(jié)空間特征；所述時間特征提取單元用于通過時間Transformer網(wǎng)絡(luò)以及Mamba網(wǎng)絡(luò)從人體骨架時空特征中提取各關(guān)節(jié)的時間運動特征；所述時空特征交互單元用于對全局關(guān)節(jié)空間特征以及時間運動特征進行融合，得到融合姿態(tài)特征； 步驟S3、將所述關(guān)節(jié)時空序列數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集以及測試集，通過所述訓(xùn)練集以及損失函數(shù)對3D人體姿態(tài)估計模型進行訓(xùn)練，通過所述測試集對訓(xùn)練后的3D人體姿態(tài)估計模型進行測試，對測試通過的所述3D人體姿態(tài)估計模型進行部署； 步驟S4、獲取實時人體視頻，通過所述2D人體姿態(tài)估計模型以及3D人體姿態(tài)估計模型對實時人體視頻進行推理，得到3D人體姿態(tài)估計結(jié)果，展示所述3D人體姿態(tài)估計結(jié)果； 步驟S5、實時記錄至少包括所述實時人體視頻、3D人體姿態(tài)估計結(jié)果、估計時間、姿態(tài)估計反饋的人體姿態(tài)估計日志，存儲所述人體姿態(tài)估計日志，基于所述人體姿態(tài)估計日志構(gòu)建增量數(shù)據(jù)集對3D人體姿態(tài)估計模型進行迭代優(yōu)化。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華僑大學(xué);福建省公田軟件股份有限公司，其通訊地址為：362000 福建省泉州市城華北路269號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。