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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于人体部件层级特征检测的肢体部件跟踪方法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：CN115631536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211349251.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于人体部件层级特征检测的肢体部件跟踪方法是由柯逍;许煌标;林晓锋设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体部件层级特征检测的肢体部件跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人体部件层级特征检测的肢体部件跟踪方法，包括以下步骤：步骤S1：获取人体视频或者连贯图片，然后对人体各肢体部位进行目标框标注,构建数据集；步骤S2：基于YOLOv7的目标检测算法构建人体部件级目标检测器，并训练，然后根据训练后人体部件级目标检测器对待跟踪视频逐帧检测，提取肢体部件层级特征，并输出信息；步骤S3：利用步骤S2的输出结果，采用基于BoT‑SORT改进的目标跟踪算法对人体各肢体运动轨迹进行跟踪；步骤S4：利用基于肢体衔接性的方法和基于数据关联的方法对步骤S3的初步跟踪结果进行重识别和再处理，输出最终的跟踪结果。本发明方法能够有效地对视频图像中的人体各部件层级特征进行检测提取，实现对肢体部件的跟踪。

本发明授权基于人体部件层级特征检测的肢体部件跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体部件层级特征检测的肢体部件跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取人体视频或者连贯图片，然后对人体各肢体部位进行目标框标注,构建数据集；步骤S2：基于YOLOv7的目标检测算法构建人体部件级目标检测器，并根据数据集训练，然后根据训练后人体部件级目标检测器对待跟踪人体视频或者连贯图片的逐帧检测，提取肢体部件层级特征，并输出信息；步骤S3：利用步骤S2的输出结果，采用基于BoT-SORT改进的目标跟踪算法对人体各肢体运动轨迹进行跟踪；步骤S4：利用基于肢体衔接性的方法和基于数据关联的方法对步骤S3的跟踪结果进行重识别和再处理，输出最终的跟踪结果；所述基于肢体衔接性的方法，具体为：采用任务解耦的概念将人体按各肢体部件进行解耦以提取人体部件层级特征，根据人体铰接结构，头部、左右手部和左右腿部之间都依靠躯干进行衔接，人体各部件的连接关系对步骤S3的初步跟踪结果进行基于肢体衔接性的重识别和再处理，形式化如下： 其中，和表示第i个和第j个肢体部件的初始跟踪序列，R1·表示基于肢体衔接性的重识别和再处理，T1表示经过处理的新跟踪序列；所述基于数据关联的方法，具体为：针对跟踪场景中目标丢失问题，利用极短时间序列中目标从存在到丢失再到出现伴随的目标检测框置信度从高到低再到高的特性，将匹配失败、丢失的部分时间序列中的低分检测框与正常跟踪序列进行数据关联，模拟目标丢失过程，对跟踪序列T1在细节层次上进行基于数据关联方法的重识别和再处理，形式化如下： 其中，T1k为T1序列中丢失的第k个序列片段，T1k-1和T1k+1分别表示该丢失的第k个序列的前序和后序上的正常未丢失序列，R2·表示基于数据关联方法的重识别和再处理，T2表示最终输出的跟踪序列。

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