一种基于图卷积与双分支融合的姿态估计方法

本发明公开了一种基于图卷积与双分支融合的姿态估计方法，通过采用双分支结构，Mamba分支和Transformer分支并行工作，Mamba分支利用高效状态空间模型处理长距离时间依赖信息，捕捉长时间跨度关联模式，Transformer分支通过自注意力机制强化对局部和全局注意力的建模，关注不同时间步交互关系，二者输出融合后，能更准确表示人体关节点在时间序列上的动态变化，灵活有效处理复杂时序模式，更好适应不同人体动作，提高姿态估计准确性，此外，通过利用GCN提取人体骨架空间拓扑特征，生成初步特征表示，后续再用GCN对融合后的时间特征进行空间结构优化，生成结构化关联特征，这种结合空间和时序信息的方式，能更全面理解人体姿态，兼顾时间动态变化与空间相对位置及连接关系。