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龙图腾网恭喜浪潮软件集团有限公司申请的专利一种基于格点光流的动作预测方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115100559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210568887.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于格点光流的动作预测方法与系统是由王家彬;郑群设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于格点光流的动作预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明特别涉及一种基于格点光流的动作预测方法与系统。该基于格点光流的动作预测方法与系统，从输入视频中裁剪出目标人体区域送入人体姿态估计网络，提取2D人体关节点位置信息，通过关节点深度回归网络获得关节点对应的深度信息；计算目标人体区域周围的点阵格点和关节点附近的平均光流矢量，得出各关节点在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性；将关节点深度信息和关节光流传递到网络中进行预测，生成三维坐标对来表示三维位姿。该基于格点光流的动作预测方法与系统，不仅增加了对特征提取的能力，同时还能保持精度和速度的平衡，消除了光流中的冗余信息，进一步加快了光流矢量的计算，能够与国产AI加速卡适配，具备良好灵活性和可移植性。

本发明授权一种基于格点光流的动作预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于格点光流的动作预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、将普通RGB相机作为目标检测器的输入设备，使用目标检测器将输入视频中的RGB帧裁剪出目标人体区域；S2、将检测到的单人区域送入人体姿态估计网络，提取输入图片中2D人体关节点位置信息，得到的2D人体关节点通过关节点深度回归网络获得关节点对应的深度信息；所述关节点深度回归网络包括根据图像局部区域深度估计和根据全局关节点深度估计两个分支，将两个分支的关节点深度信息整合后作为对应关节点深度信息；所述步骤S2中，关节点深度回归网络是一个能够端到端进行训练的LSTM网络；为了解决将2D姿态提升到3D姿态时在单视角中存在的固有歧义性的问题，所述关节点深度回归网络利用2D关节点和图像身体部位的局部区域；所述关节点深度回归网络的两个分支分别为人体骨架关节点映射网络和图像PatchLSTM网络；所述人体骨架关节点映射网络根据2D关节点学习全局的深度信息，采用图像2D坐标作为输入并进行编码，编码模块包含两个残差块，每个残差块中分别由线性层、BN层、ReLU激活函数和Dropout组成；所述图像PatchLSTM网络利用人体各部位的局部图像信息进行学习，采用二维原图作为输入，通过卷积提取输入特征；所述人体骨架关节点映射网络和图像PatchLSTM网络的输出通过max-pooling层作为第二级Seq2seq_attention网络的输入，每个关节点的预测深度为第二级Seq2seq_attention网络的隐藏层输出经过全连接之后的对数空间；S3、采用基于Lucas-Kanade稀疏光流计算方法计算目标人体区域周围的点阵格点，并利用二维关节位置对关节点周围的光流进行平均，计算关节点附近的平均光流矢量，得出各关节点在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性；S4、将关节点深度信息和关节光流传递到Seq2seq_attention网络中进行预测，生成三维坐标对来表示三维位姿。

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