平安科技(深圳)有限公司潘浩获国家专利权
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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利头部运动检测方法、装置、设备及存储介质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:CN115497131B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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:202210948677.2,技术领域涉及:G06V40/16;该发明授权头部运动检测方法、装置、设备及存储介质是由潘浩;曾凡涛;陈远旭设计研发完成,并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本头部运动检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了:本发明涉及人工智能领域,公开了一种头部运动检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:当接收到运动检测请求时,调用预置的摄像装置以采集目标用户当前的人物图像;将目标用户当前的人物图像输入至预置的人脸检测模型中检测得到人脸区域图像,人脸检测模型为轻量化的神经网络模型;将人脸区域图像输入至预置的人脸姿态检测模型进行回归计算,得到目标用户的头部在目标方向上的目标偏转角度,人脸姿态检测模型为轻量化的神经网络模型;将目标偏转角度与预置的标准偏转角度进行比较,若目标偏转角度达到标准偏转角度,则确定本次头部运动有效。本发明基于轻量化的检测模型进行头部运动检测,所需消耗的算力更少。
本发明授权头部运动检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种头部运动检测方法,其特征在于,所述头部运动检测方法包括: 构建用于模型训练的人脸姿态图像集,并对所述人脸姿态图像集中的各图像进行目标方向上偏转角度的标注; 根据预置的图像划分比例,将所述人脸姿态图像集划分为人脸姿态训练图像集和人脸姿态验证图像集; 基于所述人脸姿态训练图像集中的各图像,对预置的Mobile-Net卷积神经网络模型进行偏转角的回归训练; 基于所述人脸姿态验证图像集中的各图像,对回归训练后的Mobile-Net卷积神经网络模型进行模型验证,得到人脸姿态检测模型; 当接收到终端发送的运动检测请求时,调用所述终端中预置的摄像装置以采集目标用户当前的人物图像; 将所述目标用户当前的人物图像输入至预置的人脸检测模型中进行检测,得到所述目标用户当前的人脸区域图像,其中,所述人脸检测模型为轻量化的神经网络模型; 将所述目标用户当前的人脸区域图像输入至所述人脸姿态检测模型进行回归计算,得到所述目标用户的头部在目标方向上的目标偏转角度; 将所述目标偏转角度与预置的标准偏转角度进行比较,若所述目标偏转角度达到所述标准偏转角度,则确定本次头部运动有效; 所述Mobile-Net卷积神经网络模型包括姿态特征提取网络、偏转角分类网络以及偏转角回归网络,所述基于所述人脸姿态训练图像集中的各图像,对预置的Mobile-Net卷积神经网络模型进行偏转角的回归训练包括:调用所述姿态特征提取网络,从所述人脸姿态训练图像集中的目标训练图像中提取目标人脸姿态特征;调用所述偏转角分类网络,根据所述目标人脸姿态特征和预置的偏转区间概率矩阵,计算所述目标人脸姿态特征对应的多分类偏转区间概率分布;从所述多分类偏转区间概率分布中选取概率值最大的偏转区间为所述目标人脸姿态特征对应的目标偏转区间,并获取所述目标偏转区间对应的回归函数;调用所述偏转角回归网络,根据所述目标人脸姿态特征和所述回归函数进行偏转角的回归计算,得到所述目标训练图像在所述目标方向上的偏转角度;基于预置的损失函数和所述目标训练图像在所述目标方向上偏转角度的标注信息,计算所述目标训练图像在所述目标方向上的偏转角度所对应的损失值;根据所述损失值对所述Mobile-Net卷积神经网络模型的网络参数进行随机梯度下降,并再次计算所述损失值,直至所述损失值小于预置阈值时,确定所述Mobile-Net卷积神经网络模型收敛,结束回归训练。
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