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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于单目视觉的3D人体姿态检测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：CN115497162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211149451.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于单目视觉的3D人体姿态检测方法是由邵叶秦;尹和;吕昌;张若为;王梓腾;王海权;宋锦伟设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单目视觉的3D人体姿态检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单目视觉的3D人体姿态检测方法，包括：1、使用YOLOX模型检测输入图像中存在的人，并获得相应的人物检测框；2、基于YOLOX检测出的人物检测框计算检测框中心点坐标，然后放大检测出的人物，从而获得新的人物图像；3、在获得的新人物图像中提取2D人体关节点坐标序列；4、构建回归映射神经网络将2D人体关节点坐标序列转换为3D人体关节点坐标序列；5、在Human3.6M公开数据集上训练上述回归映射神经网络；6、测试回归映射神经网络，检测3D人体姿态。本方法利用回归的方法检测人体姿态，解决了原有方法中出现的漏检情况。

本发明授权一种基于单目视觉的3D人体姿态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单目视觉的3D人体姿态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、使用YOLOX模型检测输入图像中存在的人，并获得相应的人物检测框； 步骤2、计算人物检测框中心点坐标，然后放大检测出的人物，获得新的人物图像； 步骤3、在获得的新人物图像中提取2D人体关节点坐标序列； 步骤4、构建回归映射神经网络将2D人体关节点坐标序列转换为3D人体关节点坐标序列； 步骤4.1、使用核大小为3的常规一维卷积提取输入的2D人体关节点坐标序列的特征； 步骤4.2、将特征输入到包含对位置和方向都敏感的注意力机制CoordAttention的缩放模块进一步提取特征；该模块含有两个核大小为3的深度卷积，其中在第一个卷积之后添加改进后的单向CoordAttention机制模块以获得强化跨通道信息、方向信息与位置信息的特征，第二个卷积的膨胀系数为3，并且在两个深度卷积之间添加两个核大小为1的一维卷积以调整特征的通道数量； 步骤4.3、将步骤4.1中获得的特征输入到包含了空间注意力机制的空洞卷积模块中进一步提取特征；该模块含有一个核大小为3空洞率为3的一维卷积、一个核大小为1的一维卷积以及一个空间注意力机制模块，三者依次连接； 步骤4.4、将步骤4.1中获得的特征通过跳跃连接与步骤4.2、步骤4.3中获得的特征拼接，然后使用一个核大小为1的卷积调整拼接后的通道数量； 步骤4.5、根据不同大小的感受野堆叠由上述步骤4.2、步骤4.3、步骤4.4组成的block结构，从而获得回归映射神经网络的主干； 步骤4.6、在最后一个block之后使用一个核大小为1的一维卷积实现对3D人体关节点坐标的预测； 步骤5、在Human3.6M公开数据集上训练上述回归映射神经网络，回归映射神经网络采用3D人体姿态检测领域常用的每个关节的平均位置误差MPJPE作为损失函数，公式如下： 其中，N表示被检测视频帧中骨架关节点数量；表示被检测视频帧中骨架的第i个关节点的预测值，Ji表示对应关节点的真实值； 步骤6、测试回归映射神经网络获得3D人体姿态。

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