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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计方法及系统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：CN114694261B 。

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：202210387182.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计方法及系统是由钟福金;张序恒;韩晓乐设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人体姿态估计领域，涉及一种基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计方法及系统；该方法包括：获取待估计的视频数据，将视频数据输入到训练好的基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计模型中，输出三维人体姿态估计结果；本发明提出了一种利用图卷积捕捉空间特征的方法，并利用多级监督的策略，在堆叠的图卷积和时间卷积模块后粗略地得到中间的预测结果，并将多级特征在网络最后进行融合，实现由粗到细的预测；本发明的估计精度高，对给定输入长度的视频帧，模型能实现高精度的推理，得到平滑的视频三维人体姿态运动结果，具有良好的经济效益。

本发明授权一种基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计方法，其特征在于，包括：获取待估计的视频数据，将视频数据输入到训练好的基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计模型中，输出三维人体姿态估计结果； 基于多级监督图卷积的视频三维人体姿态估计模型的训练过程为： S1：获取训练数据集； S2：采用CPN检测器获取训练数据集中每个视频帧的人体二维关节坐标，根据二维关节坐标得到二维姿态序列； S3：对二维姿态序列进行姿态校正，得到校正后的二维姿态序列； S4：对校正后的二维姿态序列进行升维处理，得到升维后的二维姿态序列； S5：交叉采用自适应图注意力单元和扩张时间卷积模型提取二维姿态序列的空间特征和二维姿态序列的时间特征； S6：构建模型的多级监督损失函数；模型的多级监督损失函数为： 其中，表示中间层级的损失函数，Lfinal表示网络最后一层的损失函数，Ltotal表示整个网络的损失函数，T表示时间卷积块的数量，α和β均表示平衡因子，LRef表示优化模块的损失函数，F表示输入的视频帧数，Q表示每一帧中关节的数量，表示中间层级预测的关节位置，表示网络级预测的关节位置，表示关节的真实位置； S7：将时间特征和空间特征融合并输入到全连接层得到三维人体姿态估计结果； S8：不断调整模型的参数，联合优化求解损失函数，对模型进行迭代训练直至多级监督损失函数收敛。

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