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龙图腾网获悉湖南非雀医疗科技有限公司申请的专利一种基于KPNet的人体颈部关键点识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115346241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210970994.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于KPNet的人体颈部关键点识别方法及系统是由李浩;江未来;肖振;李文科;毛昕;王华设计研发完成，并于2022-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于KPNet的人体颈部关键点识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于KPNet的人体颈部关键点识别方法及系统。方法包括：S1、采集包括人体颈部关键点的若干图像；S2、构建包括人体颈部关键点的训练数据集和验证数据集；S3、对CenterNet网络进行改进；S4、对改进后的CenterNet网络采用步骤S2中的训练数据集进行训练，得出KPNet网络；S5、通过相机拍摄得到的实际获取人体颈部图像输入到网络进行关键点检测；S6、将每个预测特征图的像素值以二维正态分布，取二维正态分布的峰值作为预测关键点，并将该预测关键点结合相机拍摄到的人体颈部点云信息，得出关键点的坐标信息。本发明通过改进网络热图处理输出需要的关键点，相应的其数据集标签也从锚框变成了关键点。

本发明授权一种基于KPNet的人体颈部关键点识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于KPNet的人体颈部关键点识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集包括人体颈部关键点的若干图像； S2、构建包括人体颈部关键点的训练数据集和验证数据集； S3、对CenterNet网络进行改进，改进后的CenterNet网络包括主干网络、上采样模块和预测头，所述主干网络为去掉全连接层的分类模型，所述主干网络用于将输入的人体颈部图片的分辨率低32倍并得到第一特征图，所述上采样模块为多层转置卷积，所述上采样模块用于将第一特征图的分辨率恢复至人体颈部图片的14倍并输出第二特征图，所述预测头的输出部分仅保留预测热力图的头，所述预测头包括3*3卷积、1*1卷积以及sigmoid激活函数； S4、对改进后的CenterNet网络采用步骤S2中的训练数据集进行训练，得到相应的权重和巡视函数，并基于验证数据集进行验证，若验证集损失函数稳定下降且网络训练过程中不存在过拟合和欠拟合现象，则可用于测试集测试，否则修改并扩充数据集继续重新训练直至验证合格； S5、通过相机拍摄得到的实际获取的人体颈部图像输入到网络进行关键点检测； S6、将每个预测特征图的像素值以二维正态分布，取二维正态分布的峰值作为预测关键点，并将该预测关键点结合相机拍摄到的人体颈部点云信息，得出关键点的坐标信息； 所述人体颈部关键点包括底部中心点、底部左侧点、底部右侧点、顶部左侧点和顶部右侧点； 所述预测结果的输出通道为5个； 所述步骤S4中使用FocalLoss和L1Loss分别计算热力图损失和特征点偏移损失。

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