一种多层次特征增强与协同校准的多人姿态估计方法

本发明公开了一种多层次特征增强与协同校准的多人姿态估计方法，包括MLCPose模型，MLCPose模型包括骨干网、PAFPN、Head；骨干网以多层CSPLayer和卷积模块为核心，融合BSCA模块，通过坐标注意力与双向空间注意力提升全局建模与局部细节捕捉能力；PAFPN通过重塑和连接操作，将高层语义特征和低层空间细节特征相结合；Head采用X‑轴和Y‑轴坐标分类器精确定位关键点坐标，同时引入动态MLTCC机制，预测每个个体的关键点的精确定位。本发明通过局部细节重构提升遮挡区域的特征还原与边界响应能力，通过动态识别遮挡和标注误差等离群点，抑制噪声干扰，有效提升模型在多目标场景中的定位精度和稳定性。