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龍圖騰網恭喜吉林大學申請的專利一種基于攝影測量學和深度學習的三維人體姿態識別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：CN119339443B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411886455.8，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于攝影測量學和深度學習的三維人體姿態識別方法是由周柚;曹政;吳翾;肖鈺彬;李沅書;趙鵬;杜偉設計研發完成，并于2024-12-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于攝影測量學和深度學習的三維人體姿態識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于攝影測量學和深度學習的三維人體姿態識別方法，涉及姿態識別技術領域，包括以下步驟：收集原始視頻數據，使用基于深度學習的三維姿態估計方法MediaPipe進行姿態估計，獲取圖像原始三維關鍵點數據；再使用關鍵點規范算法對關鍵點數據進行初步約束，糾正識別誤差；再使用基于共線方程的多視角模擬算法進行數據增強，以獲取更豐富的視角信息，擴大數據集；構建姿態識別模型KeyposeNet；對KeyposeNet進行訓練和測試，選出最佳模型進行姿態識別。本發明采用上述一種基于攝影測量學和深度學習的三維人體姿態識別方法，實現了更高效和準確的人體姿態分類識別，減少了人工分類的成本，為人體姿態的識別判斷提供了輔助手段，從而應用于各種場合。

本發明授權一種基于攝影測量學和深度學習的三維人體姿態識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于攝影測量學和深度學習的三維人體姿態識別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟A、在固定的若干個視角分別拍攝指定姿態的視頻，錄制過程保持姿態種類不變，身體做變化，將收集的視頻數據進行幀截取，得到圖像數據；步驟B、對收集到的圖像數據使用MediaPipe進行姿態估計，收集三維關鍵點數據；步驟C、對收集到的關鍵點數據進行數據增強，并使用關鍵點規范算法初步修正關鍵點數據的坐標信息，再使用多視角模擬算法模擬出其他視角的關鍵點數據信息，然后將數據進行歸一化處理得到最終的關鍵點數據，最后將每個視角下擴大后的數據集都劃分為三個部分，包括訓練集、驗證集和測試集；步驟D、構建基于深度學習的KeyposeNet模型用于進行姿態識別；步驟E、使用步驟C中得到的訓練集和驗證集對KeyposeNet模型進行訓練，生成訓練模型；步驟F、使用步驟C中得到的測試集對步驟E中生成的訓練模型進行測試；步驟A具體包括：分別從被拍攝者的正面、左前方、右前方、左方、右方、左上方、右上方七個固定的視角分別拍攝指定姿態的視頻；將得到的圖像數據規范到統一大小，調整為，保持原有圖像比例，空缺的部分使用黑色填充；步驟C中，關鍵點規范算法利用一組標準的關鍵點信息為參考，通過動態的調整關鍵點的位置使得肢體比例相近，具體包括：對于一組關鍵點信息和一組模板關鍵點信息，其中，模板信息是四肢展開額外的正面拍攝得到的，計算出所有肢體的長度均值，再利用計算得到歸一化的肢體長度分布與，使用與的差計算出每個肢體上的力；計算出所有關鍵點的力，將與該關鍵點相連的肢體的力投影到x、y、z軸并求和，計算出每個關鍵點的位移，重復上述過程20次完成關鍵點規范算法，關鍵點在力的作用下不斷發生位移，最終達到穩態；步驟C中，多視角模擬算法包含關鍵點隨機旋轉和攝像機隨機位移，將初始關鍵點信息經過隨機旋轉操作得到，再將經過攝像機隨機位移操作得到，完成對關鍵點信息的視角轉化，具體包括：關鍵點隨機旋轉使用旋轉矩陣直接作用于關鍵點信息，隨機旋轉一定的角度，假設為初始的關鍵點信息，則為旋轉后的關鍵點信息，分別為不同的旋轉矩陣，實現對本身的旋轉；攝像機隨機位移利用共線方程，通過隨機設置攝像頭的位姿求解不同視角下的關鍵點信息，假設關鍵點信息是真實世界坐標，隨機設置一組攝像機位姿，再利用共線方程求出圖像世界的坐標，獲得一組新視角下的關鍵點信息；步驟D具體包括：KeyposeNet模型中，輸入數據經過三層一維卷積，每個關鍵點的特征被升維，輸入信息的特征維度從3提升到128，不改變數據的關鍵點數，將數據從變化為，每一層一維卷積都配合ReLu激活函數和BatchNormliazation操作；然后從初步學習后的關鍵點信息中提取整體信息，通過flatten操作將數據從展開成4224長度的向量；再使用全連接層配合ReLu激活函數和BatchNormliazation操作進行學習，轉化為最終的分類結果。

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吉林大學，其通訊地址為：130000 吉林省長春市朝陽區富鋒街道前進大街2699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”。