一种融合多尺度时空特征的三维人体姿态估计方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及一种融合多尺度时空特征的三维人体姿态估计方法，属于计算机视觉、图形图像领域。本发明首先对人体运动视频数据集中的二维姿态序列进行姿态识别，生成描述人体姿态的关节点、肢体和上/下身的三种尺度，并将其映射为不同大小的高维向量；其次，构建空间多尺度特征提取模块，采用多头注意力并行提取三种尺度下的关节点、肢体和上/下身人体姿态特征；然后，计算三种特征的查询、键、值矩阵，得到融合了空间多尺度特征的三维人体姿态；最后，对融合后的不同空间多尺度特征帧间进行多尺度时序信息编码，最终生成细化的三维人体姿态。本发明通过融合多尺度空间和时间特征，提升了二维视频输入的三维人体姿态估计的准确率和效率。

《一种融合多尺度时空特征的三维人体姿态估计方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022116089537，当前法律状态为已下证，由昆明理工大学提出申请，发明人为刘骊;张宇;付晓东;彭玮;刘利军，申请日期为2022-12-14，公开（公告）日期为2025-04-18，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/40 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种融合多尺度时空特征的三维人体姿态估计方法，属于计算机视觉、图形图像领域。本发明首先对人体运动视频数据集中的二维姿态序列进行姿态识别，生成描述人体姿态的关节点、肢体和上/下身的三种尺度，并将其映射为不同大小的高维向量；其次，构建空间多尺度特征提取模块，采用多头注意力并行提取三种尺度下的关节点、肢体和上/下身人体姿态特征；然后，计算三种特征的查询、键、值矩阵，得到融合了空间多尺度特征的三维人体姿态；最后，对融合后的不同空间多尺度特征帧间进行多尺度时序信息编码，最终生成细化的三维人体姿态。本发明通过融合多尺度空间和时间特征，提升了二维视频输入的三维人体姿态估计的准确率和效率。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！