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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東工業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于二維圖注意力網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116110128B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310057018.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于二維圖注意力網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法是由沈俊羽設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-01-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于二維圖注意力網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于二維圖注意力網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法。本方法設(shè)計一種圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的卷積方式，并將節(jié)點之間的注意力引入其中，命名為二維圖注意力卷積。此圖卷積能處理節(jié)點特征是二維的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可移植性強且使用方便，可接在任意bottom?up人體姿態(tài)估計生成的多人heatmap后邊來提升其精度。并用此卷積設(shè)計了合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來對特征熱圖進(jìn)行優(yōu)化。不僅只在生成熱圖的人體姿態(tài)估計場景下應(yīng)用，其余節(jié)點特征是二維的節(jié)點，并且節(jié)點之間有不同連接關(guān)系的場合也能用此方法來優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)一種基于二維圖注意力網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于二維圖注意力網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計方法，其特征在于包含如下步驟： S1:根據(jù)人體關(guān)鍵點的連接關(guān)系構(gòu)建鄰接矩陣； S2:對所有關(guān)節(jié)的二維節(jié)點特征進(jìn)行特征變換，一維節(jié)點特征用可學(xué)習(xí)的二維矩陣進(jìn)行特征變換，二維節(jié)點特征用卷積進(jìn)行特征變換，所有節(jié)點都進(jìn)行特征變換就相當(dāng)于深度可分離卷積的第一步,人體姿態(tài)估計生成的熱圖用Hl∈Rc×h×w表示，其中c表示關(guān)鍵點數(shù)量，h、w表示熱圖的高和寬，l表示卷積的層數(shù)，l∈[0,L，L是總的卷積層數(shù)，則對熱圖Hl進(jìn)行特征變換得到特征變換后的熱圖H′l＝Hl*fl，Hl∈Rc×h′×w′，fl∈Rc×k×k×c表示對第l層特征進(jìn)行特征變換的卷積核，k表示卷積核的尺寸； S3:求所有二維節(jié)點之間的注意力系數(shù)，求二維節(jié)點i與其相鄰節(jié)點j之間的注意力系數(shù)時，用與在通道維度進(jìn)行拼接得到的特征大小一樣的卷積核對進(jìn)行卷積，得到一個臨時變量σ表示leakyRelu激活函數(shù)，||表示對兩個特征圖在通道維度進(jìn)行拼接，求當(dāng)前節(jié)點i與所有相鄰節(jié)點Ni用此操作得到的臨時變量并進(jìn)行歸一化即為當(dāng)前節(jié)點與所有相鄰節(jié)點之間的注意力系數(shù),節(jié)點i與節(jié)點j之間的注意力系數(shù)為 其中與自身節(jié)點的注意力系數(shù)先乘以10再進(jìn)行歸一化，因為鄰居節(jié)點是影響自身節(jié)點而不是左右自身節(jié)點； S4:節(jié)點特征更新：節(jié)點i進(jìn)行特征更新時，i節(jié)點的所有鄰居節(jié)點先根據(jù)步驟二進(jìn)行特征變換，再根據(jù)步驟三求與所有節(jié)點的注意力系數(shù)，特征變換后的特征根據(jù)注意力系數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和即節(jié)點i進(jìn)行一次二維圖卷積后的特征值 S5：節(jié)點i在特征更新時用不同的變換矩陣和不同的注意力系數(shù)分別更新多重注意力頭數(shù)K次，取平均得到某節(jié)特征更新值，有幾個頭參數(shù)量就翻幾倍，應(yīng)用多重注意力機(jī)制的節(jié)點i的特征更新值 為節(jié)點i和節(jié)點j在第l層卷積的第k重注意力機(jī)制系數(shù)，為節(jié)點i在l層第k重注意力機(jī)制下的特征值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣東工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市越秀區(qū)東風(fēng)東路729號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。