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【发明公布】卧姿人体检测模型的训练方法、卧姿人体检测方法及系统_广州思德医疗科技有限公司_202311754454.3 

申请/专利权人:广州思德医疗科技有限公司

申请日:2023-12-20

公开(公告)日:2024-01-23

公开(公告)号:CN117437697A

主分类号:G06V40/20

分类号:G06V40/20;G06N3/0464;G06T7/00;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/40;G06V40/10

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要:本发明涉及图像检测技术领域,具体公开了卧姿人体检测模型的训练方法、卧姿人体检测方法及系统,包括:从视频数据中提取包括卧姿人体的图像作为训练图像并标注真实人体边框,构建包括依次连接的主干网络、颈部网络和头部网络的卧姿人体检测模型,主干网络包括在FPN网络中嵌入的、至少采用宽度大于高度的卷积核的多尺度融合模块,颈部网络包括上下文融合模块和注意力模块,在采用训练图像训练卧姿人体检测模型后,通过多尺度融合模块、上下文融合模块和注意力模块提高了卧姿人体检测模型获取宽度信息的能力,可以抑制背景区域的干扰以突出人体特征,适用于内窥镜检查中卧姿人体和检查台背景复杂的场景,提高了内窥镜检查中检测人体的准确度。

主权项:1.一种卧姿人体检测模型的训练方法,其特征在于,具体包括以下步骤:从多个场景的视频数据中提取包括卧姿人体的图像以作为训练图像,并对所述训练图像中的人体进行标注得到真实人体边框;构建卧姿人体检测模型,所述卧姿人体检测模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和头部网络,所述主干网络包括FPN网络以及在所述FPN网络中嵌入的、至少采用宽度大于高度的卷积核进行卷积操作的多尺度融合模块,所述颈部网络包括上下文融合模块和注意力模块;采用所述训练图像训练所述卧姿人体检测模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 广州思德医疗科技有限公司 卧姿人体检测模型的训练方法、卧姿人体检测方法及系统

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