本发明提供了一种基于动态轻量高分辨率网络的人体姿态估计方法，该方法提出了一种动态轻量高分辨率网络Dite‑HRNet，能够高效地提取多尺度下的人体关键点特征以及捕捉不同人体关键点之间的空间上下文信息；通过动态金字塔卷积和自适应上下文建模方法，分别解决了现有高分辨率网络中网络模块过于静态以及对空间上下文捕捉不足的问题，并使用这二者为高分辨率网络特别设计了两种动态上下文模块，分别为动态多尺度上下文模块和动态全局上下文模块，最后充分利用高分辨率网络的并行多分支结构特点，将具有不同超参数配置的动态上下文模块应用到一个轻量级高分辨率网络的不同的分支上，构建出一个高效的轻量级高分辨率网络。