发明专利已授权

基于多级融合与判别网络的二维人体姿态估计方法

📄 申请号：CN202311258941.0 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2023-09-27

公开号

CN117593785B

公开日

2026-04-17

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_20

IPC 分类号

G06V40_20 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

计算机视觉计算机视觉深度学习人体姿态估计

应用场景

人机交互, 运动分析, 安防监控, 虚拟现实, 医疗康复

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摘要

本发明公开了一种基于多级融合与判别网络的二维人体姿态估计方法，其首先通过高分辨CNN网络来提取图像的纹理信息，接着通过融合多层次的特征来提高网络的特征表达能力，然后通过判别网络来定位粗糙的人体轮廓，随后送入到高效Transformer模块中进行处理；在Transformer的不同阶段，通过对每个Token进行置信度打分，分数大小决定了该Token相对于骨骼关键点的重要程度，将重要性较低的Token融合为一个新的Token以此来达到减小信息冗余，提高计算效率的目的。最后我们在主流的COCO和MPII数据集上进行了测试，无论是在计算复杂度还是网络精度上，本发明均要优于主流的最先进的模型。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

针对涤纶的染色方法及所用的含两个重氮基团的反应性染料

当前第 / 件

一种基于决策网络和细化特征的高效人体姿态估计方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V40_20)

G06V40_10 G06V40_12 G06V40_13 G06V40_14 G06V40_145 G06V40_16 G06V40_18 G06V40_19 G06V40_20 G06V40_30 G06V40_40 G06V40_50 G06V40_70 覆盖13个领域

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