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龍圖騰網獲悉云從科技集團股份有限公司申請的專利一種姿態識別方法、系統、設備及介質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：CN114581951B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202210232152.9，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種姿態識別方法、系統、設備及介質是由李冰設計研發完成，并于2022-03-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種姿態識別方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種姿態識別方法、系統、設備及介質，包括：對無標簽姿態序列圖片進行自監督學習，生成預訓練模型；將有標簽姿態序列圖片輸入至所述預訓練模型中進行迭代訓練，并在迭代訓練過程中對所述預訓練模型進行參數調節，生成用于識別目標對象姿態的姿態識別模型。本發明可以在有標簽數據較少的情況下，通過使用大量無標簽數據，提升模型對于人體姿態的表征能力，提高行人行為識別任務的表現。而且本發明提出的自監督對比學習方式有效地利用了人體圖像數據中的人物ID信息和時序幀間信息，特別是把相同人物ID、相鄰時序的圖片作為負例對，可以直接忽略掉相同人物ID內的人像信息，著重地關注于人體姿態的變化。

本發明授權一種姿態識別方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種姿態識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 對無標簽姿態序列圖片進行自監督學習，生成預訓練模型；包括：對目標視頻進行對象檢測和分幀處理，保存對象編號和圖片幀號，并生成多幀無標簽姿態序列圖片；獲取每幀無標簽姿態序列圖片的對象編號和圖片幀號，并對每幀原始的無標簽姿態序列圖片進行數據增強，獲取與原始的無標簽姿態序列圖片對應的增強圖片，并將所述增強圖片和原始的無標簽姿態序列圖片進行關聯，形成正例對的無標簽姿態序列圖片；獲取對象編號相同且圖片幀號相鄰的無標簽姿態序列圖片，并將對象編號相同且圖片幀號相鄰的無標簽姿態序列圖片進行關聯，形成負例對的無標簽姿態序列圖片；將所有正例對所對應的無標簽姿態序列圖片、負例對所對應的無標簽姿態序列圖片作為訓練數據，并對所述訓練數據進行自監督學習，以及在自監督學習過程中修改所述無標簽姿態序列圖片的輸入順序，并令每個無標簽姿態序列圖片分別與不同數據增強方式的同類圖片互為正例對、與特征編碼向量序列中其他姿態互為負例，對相同對象編號序列內不同姿態進行有效對比，以生成所述預訓練模型； 將有標簽姿態序列圖片輸入至所述預訓練模型中進行迭代訓練，并在迭代訓練過程中對所述預訓練模型進行參數調節，生成用于識別目標對象姿態的姿態識別模型。

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