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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利无接触的基于视频的精细全身姿态估计的震颤症状多任务评估模型及其装置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：CN116129530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310301869.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权无接触的基于视频的精细全身姿态估计的震颤症状多任务评估模型及其装置是由麻琛彬;张政波;潘隆盛;宗睿设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本无接触的基于视频的精细全身姿态估计的震颤症状多任务评估模型及其装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种无接触的基于视频的精细全身姿态估计的震颤症状多任务评估模型及其装置，其包括：姿势关键点估计模块和震颤等级估计模块；姿势关键点估计模块用于受试者的姿势估计，从受试者的执行所述多任务中的任何一种任务的视频帧中提取反映受试者震颤的关键点坐标序列；通过关键点坐标序列来获得的运动特征序列；震颤等级估计模块根据运动特征序列来估计受试者的震颤等级。本申请中的HRTNet‑Dark可以减少编码和解码过程中产生的量化误差，避免连续视频帧预测产生的抖动问题；本申请中的TDT，可以学习运动学特征序列的震颤模式，从而获得高准确度的震颤等级分类性能。

本发明授权无接触的基于视频的精细全身姿态估计的震颤症状多任务评估模型及其装置在权利要求书中公布了：1.一种无接触的基于视频的精细全身姿态估计的震颤症状多任务评估方法，其包括：姿势关键点估计模块和震颤等级估计模块； 姿势关键点估计模块用于受试者的姿势估计，从受试者的执行所述多任务中的任何一种任务的视频帧中提取反映受试者震颤的关键点坐标序列； 通过关键点坐标序列来获得的运动特征序列；运动特征序列为通过关键点坐标序列中获得的关键点的振幅、速度、加速度、频率、或熵的序列； 震颤等级估计模块根据运动特征序列来估计受试者的震颤等级； 姿势关键点估计模块为HRTNet-Dark模块； 连续视频帧经过FasterR-CNN人体检测器获得人体边界图； 人体边界图被输入到HRTNet-Dark模块中，得到精确定位受试者的整个身体的关键点坐标序列； HRTNet-Dark模块包括：第一DARK模块、HRNet模型、Transformer模块和第二DARK模块； 第一DARK模块用于将所述人体边界图编码后得到缩小分辨率的人体边界图； HRNet模型用于自缩小分辨率的人体边界图得到关键点的热图； Transformer模块用于消除关键点的热图中的抖动，并将处理结果送至第二DARK模块； 第二DARK模块对应于第一DARK模块，用于解码，以减小编码和解码过程中的量化误差，得到稳定的关键点坐标序列。

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