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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利一種基于熱成像的人體姿態估計網絡模型及估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116229235B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310204603.2，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權一種基于熱成像的人體姿態估計網絡模型及估計方法是由李玲玲;趙帥;熊霖;孫其功;焦李成;劉芳;吳文童;劉旭;馬晶晶;張丹設計研發完成，并于2023-03-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于熱成像的人體姿態估計網絡模型及估計方法在說明書摘要公布了：本發明涉及人體姿態估計網絡模型及估計方法，具體涉及一種基于熱成像的人體姿態估計網絡模型及估計方法，用于解決基于HRNet的人體姿態估計方法存在過于復雜，模型過深，適合提取精細特征，不適用于只顯示輪廓信息的熱成像，以及計算效率低，推理速度慢的不足之處。該基于熱成像的人體姿態估計網絡模型包括Start模塊、Transition模塊和Stage模塊；本發明將熱成像引入人體姿態估計領域，解決了光照影響、復雜背景等問題，由于熱成像只顯示人體的輪廓信息，解決了個人隱私泄露問題。

本發明授權一種基于熱成像的人體姿態估計網絡模型及估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于熱成像的人體姿態估計網絡模型，其特征在于：包括輸出輸入依次連接的Start模塊、Transition1模塊、Stage2模塊、Transition2模塊、Stage3模塊、Transition3模塊、Stage4模塊； 所述Start模塊用于對待估計人體姿態熱成像數據進行第一步特征提取，Start模塊包括輸出輸入依次連接的卷積層、BN層、ReLU層和4個Bottleneck塊； 所述Transition1模塊、Transition2模塊、Transition3模塊組成Transition模塊；所述Transition1模塊包括兩個并行的子網絡，第二個子網絡的分辨率為第一個子網絡的分辨率的一半；所述Transition2模塊包括三個并行的子網絡，第N+1個子網絡的分辨率為第N個子網絡的分辨率的一半；N＝1，2；所述Transition3模塊包括四個并行的子網絡，第M+1個子網絡的分辨率為第M個子網絡的分辨率的一半；M＝1，2，3； 所述Stage2模塊、Stage3模塊、Stage4模塊組成Stage模塊；所述Stage2模塊、Stage3模塊、Stage4模塊分別用于在Transition1模塊、Transition2模塊、Transition3模塊內的子網絡間引入交換單元，使每個子網絡重復接收來自其它子網絡的信息；Stage2模塊、Stage3模塊、Stage4模塊均由BasicBlock塊、卷積層、BN層、ReLU層和上采樣層組成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。