[发明专利]一种基于深度学习的人体关键点定位检测方法在审
| 申请号： | 202011134250.6 | 申请日： | 2020-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN112257580A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 冯志珍;张卫山;于强 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的人体关键点定位检测方法，以深度学习中的关键点检测算法为基础，提出新的二次回归检测方法，利用人体结构特点再次精准确定关键点位置。以深度学习中的卷积神经网络以及循环神经网络技术为基础，通过构建关键点检测神经网络对图片中的人体关键点进行精确定位。本发明在人体关键点定位算法设计和选取时，充分考虑其应用在安全带佩戴规范所接触的人体关键特征，此方法主要提高肩部、胸部、腰部及大腿部等7处重要骨骼关键点的位置检测的精度，采用关键点定位检测模块与安全带的检测模块相融合的方式进行高精确判断人员安全带佩戴是否符合规范。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人体 关键 定位 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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