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基于深度学习的头部姿态监控方法、装置及系统

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本发明提供一种基于深度学习的头部姿态监控方法、装置及系统。方法包括以下步骤：S1，采集的历史图像数据；S2，训练神经网络；S3，采集实时图像；S4，将预处理后的实时图像传入第一神经网络获得需要进行监控的人脸边界框；S5，第二神经网络确定人脸图像的角度；S6，返回步骤S3。系统包括：采集数据模块、图像处理模块和报警模块。装置包括：床、相机、相机固定支架、计算机和警报器。本发明采用第一神经网络和第二神经网络，第一神经网络先是使用改进YOLOv3算法框选出图像中出现的人脸，解决多人脸出现在监控范围内的问题；第二神经网络使用改进的VGG16网络，从图像中提取多个特征并进行融合，可以实时监控头部姿态。

著录项

公开/公告号CN112766185B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-06-14

原文格式PDF
申请/专利权人燕山大学;
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申请/专利号CN202110090638.9
发明设计人金梅;李翔宇;张立国;李圆圆;李义辉;马子荐;杨曼;
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申请日2021-01-22
分类号G06V40/10;G06V20/59;G06V40/16;G06V10/44;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人韩燕
地址 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
入库时间 2022-08-23 13:50:21

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法律状态
2022-06-14

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发明专利权授予

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