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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利面向康复场景的多视角跨模态三维人体姿态估计方法及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：CN121583006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610110943.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权面向康复场景的多视角跨模态三维人体姿态估计方法及系统是由钟坤华;王萍芝;孙启龙;乔鹏燕;陈芋文;牛清;刘曙光;刘江;杨文强设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向康复场景的多视角跨模态三维人体姿态估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向康复场景的多视角跨模态三维人体姿态估计方法及系统，属于人工智能康复医学领域。该系统采用呈120度分布的三摄像头与佩戴于人体关键部位的五个惯性传感器同步采集多模态数据，通过时间同步单元对齐后输入特征提取与融合单元，分别提取视觉与惯性特征并进行跨视角、跨模态融合。借助自监督对比学习模块，构建跨视角、跨模态及时序一致性的损失函数，实现无标注数据下的网络训练。进一步通过三维姿态解码模块输出关节坐标，并引入生理与几何约束进行后处理优化，提升姿态估计的准确性与符合人体工学的合理性。本发明克服了康复场景中数据标注难、遮挡多、实时性要求高的难题，为康复训练提供高精度、鲁棒的三维姿态监测支持。

本发明授权面向康复场景的多视角跨模态三维人体姿态估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向康复场景的多视角跨模态三维人体姿态估计系统，其特征在于，包括依次串联的数据采集模块1、时间同步单元2、特征提取与融合单元3、自监督学习模块4、三维姿态解码模块5、姿态后处理单元6和数据输出模块7； 所述的数据采集模块1包括多视角视觉采集模块11与惯性传感模块12，用于获取图像数据和IMU时序运动数据的多模态数据； 所述时间同步单元2用于实现多模态数据的时间同步与对齐，并将同步后的多模态数据发送给特征提取与融合单元3； 所述的特征提取与融合单元3利用深度学习网络对视觉特征和IMU运动特征进行提取和融合，得到高维融合特征； 所述的自监督学习模块4用于构建跨视角、跨模态和时序一致性的损失函数，实现自监督对比学习，并反馈优化特征提取与融合单元3的网络参数； 所述的三维姿态解码模块5为多层感知网络，将高维融合特征进行三维姿态解码，生成人体关键关节三维坐标； 所述姿态后处理单元6用于基于人体生理约束与几何约束构建损失函数，对特征提取与融合单元3的网络参数进行调优； 所述的数据输出模块7用于输出和展示优化后的人体关键关节三维坐标； 所述跨视角对比损失函数旨在使同一时刻不同摄像头捕捉的视觉特征在特征空间中彼此靠近，而不同时刻的特征彼此远离；所述跨模态对比损失函数旨在拉近同一时刻的视觉特征与惯性运动特征之间的表示距离，实现视觉与运动信息的互补对齐；所述时序一致性对比损失函数旨在确保人体姿态在连续时间帧间的变化平滑且合理，使相邻时刻的融合特征表示相似；所述生理约束损失函数通过惩罚与人体平均骨骼长度及关节活动极限的偏差，确保估计出的三维姿态符合基本的人体解剖学结构；所述几何约束损失函数通过最小化三维关节坐标重投影到各相机二维平面的误差，确保三维估计结果与原始二维视觉观测在几何上一致； 所述的人体关键关节具体包含：鼻尖、左右眼、左右耳、左右肩、左右肘、左右腕、左右髋、左右膝、左右踝，共计17个关节点； 所述的生理约束损失函数为： ； 其中，为人体骨骼集合，为人体关节角度集合，为通过人体关键关节的三维坐标估算出的第条骨骼的长度，为基于人群统计出的平均骨骼长度，为通过人体关键关节的三维坐标估算出的第个关节角的度数，、为第个关节角的最大、最小活动角度；为人为设定数量级平衡系数； 所述的几何约束损失函数为：；其中，为人体关键关节集合，为利用相机投影得到的第个人体关键关节二维坐标，为第个人体关键关节三维坐标，为第c个相机的投影函数。

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