一种基于GCN与Mamba的Whole-body快速姿态估计方法

本发明公开了一种基于GCN与Mamba的Whole‑body快速姿态估计方法，人体骨架是具拓扑结构的非规则数据，依据每帧骨架拓扑图构建GCN网络，将关键点作节点、连接关系作边，通过图卷积操作在节点间传递和聚合信息，多层图卷积可全面建模骨架拓扑结构，解决传统方法对非规则拓扑数据建模能力不足的问题，其输出结构特征更能反映骨架整体与局部关系，通过将多个时间帧结构特征堆叠成序列，用Mamba模块进行时序建模，其能高效处理长序列，避免梯度消失或爆炸，捕捉时序模式中的长期依赖关系，准确描述人体姿态在时间维度上的动态特征，最后回归头将融合时空信息的动态时序特征映射为关键点坐标，使预测更贴合实际变化，GCN与Mamba模块结合，显著提升了Whole‑body姿态估计的准确性。