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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119339443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411886455.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法是由周柚;曹政;吴翾;肖钰彬;李沅书;赵鹏;杜伟设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法，涉及姿态识别技术领域，包括以下步骤：收集原始视频数据，使用基于深度学习的三维姿态估计方法MediaPipe进行姿态估计，获取图像原始三维关键点数据；再使用关键点规范算法对关键点数据进行初步约束，纠正识别误差；再使用基于共线方程的多视角模拟算法进行数据增强，以获取更丰富的视角信息，扩大数据集；构建姿态识别模型KeyposeNet；对KeyposeNet进行训练和测试，选出最佳模型进行姿态识别。本发明采用上述一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法，实现了更高效和准确的人体姿态分类识别，减少了人工分类的成本，为人体姿态的识别判断提供了辅助手段，从而应用于各种场合。

本发明授权一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、在固定的若干个视角分别拍摄指定姿态的视频，录制过程保持姿态种类不变，身体做变化，将收集的视频数据进行帧截取，得到图像数据；步骤B、对收集到的图像数据使用MediaPipe进行姿态估计，收集三维关键点数据；步骤C、对收集到的关键点数据进行数据增强，并使用关键点规范算法初步修正关键点数据的坐标信息，再使用多视角模拟算法模拟出其他视角的关键点数据信息，然后将数据进行归一化处理得到最终的关键点数据，最后将每个视角下扩大后的数据集都划分为三个部分，包括训练集、验证集和测试集；步骤D、构建基于深度学习的KeyposeNet模型用于进行姿态识别；步骤E、使用步骤C中得到的训练集和验证集对KeyposeNet模型进行训练，生成训练模型；步骤F、使用步骤C中得到的测试集对步骤E中生成的训练模型进行测试；步骤A具体包括：分别从被拍摄者的正面、左前方、右前方、左方、右方、左上方、右上方七个固定的视角分别拍摄指定姿态的视频；将得到的图像数据规范到统一大小，调整为，保持原有图像比例，空缺的部分使用黑色填充；步骤C中，关键点规范算法利用一组标准的关键点信息为参考，通过动态的调整关键点的位置使得肢体比例相近，具体包括：对于一组关键点信息和一组模板关键点信息，其中，模板信息是四肢展开额外的正面拍摄得到的，计算出所有肢体的长度均值，再利用计算得到归一化的肢体长度分布与，使用与的差计算出每个肢体上的力；计算出所有关键点的力，将与该关键点相连的肢体的力投影到x、y、z轴并求和，计算出每个关键点的位移，重复上述过程20次完成关键点规范算法，关键点在力的作用下不断发生位移，最终达到稳态；步骤C中，多视角模拟算法包含关键点随机旋转和摄像机随机位移，将初始关键点信息经过随机旋转操作得到，再将经过摄像机随机位移操作得到，完成对关键点信息的视角转化，具体包括：关键点随机旋转使用旋转矩阵直接作用于关键点信息，随机旋转一定的角度，假设为初始的关键点信息，则为旋转后的关键点信息，分别为不同的旋转矩阵，实现对本身的旋转；摄像机随机位移利用共线方程，通过随机设置摄像头的位姿求解不同视角下的关键点信息，假设关键点信息是真实世界坐标，随机设置一组摄像机位姿，再利用共线方程求出图像世界的坐标，获得一组新视角下的关键点信息；步骤D具体包括：KeyposeNet模型中，输入数据经过三层一维卷积，每个关键点的特征被升维，输入信息的特征维度从3提升到128，不改变数据的关键点数，将数据从变化为，每一层一维卷积都配合ReLu激活函数和BatchNormliazation操作；然后从初步学习后的关键点信息中提取整体信息，通过flatten操作将数据从展开成4224长度的向量；再使用全连接层配合ReLu激活函数和BatchNormliazation操作进行学习，转化为最终的分类结果。

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