[发明专利]人体识别方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201911032168.X | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110781836A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 林必毅;余承英;陈昊楠;方华军;罗家毅;张露露 | 申请（专利权）人： | 深圳市赛为智能股份有限公司;安徽工业大学工商学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44242 深圳市精英专利事务所 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及人体识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取来自无人机上的摄像机拍摄的实时图像数据，以得到待识别图像数据；将待识别图像数据输入目标识别模型进行识别，以得到识别结果；将识别结果发送至无人机，以使得无人机对识别结果进行对应的操作；目标识别模型是通过若干带有类别标签、定位标签及置信度标签的图像数据训练深度卷积神经网络所得的。本发明通过由带有标签的图像数据作为样本集，训练深度卷积神经网络，以得到目标识别模型，该目标识别模型可适用于无人机，将来自无人机上的摄像机拍摄的实时图像数据，该实时图像数据输入到目标识别模型内进行目标检测和识别，可实现提高人体的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 目标识别 实时图像数据 图像数据 卷积神经网络 摄像机拍摄 标签 目标检测和识别 图像数据输入 计算机设备 存储介质 定位标签 结果发送 类别标签 人体识别 样本集 置信度 准确率 | ||
【主权项】：
1.人体识别方法，其特征在于，包括：/n获取来自无人机上的摄像机拍摄的实时图像数据，以得到待识别图像数据；/n将待识别图像数据输入目标识别模型进行识别，以得到识别结果；/n将识别结果发送至无人机，以使得无人机对识别结果进行对应的操作；/n其中，目标识别模型是通过若干带有类别标签、定位标签以及置信度标签的图像数据训练深度卷积神经网络所得的。/n
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