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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利一种基于多模型的行人检测方法、装置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：CN116152734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310000864.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于多模型的行人检测方法、装置及存储介质是由方柱;吴锐设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型的行人检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体提供一种基于多模型的行人检测方法、装置及存储介质，方法包括以下步骤：获取不同场景下的行人图像；基于全图标注对所述行人图像进行行人检测标注，基于抠图标注对所述行人图像进行行人属性标注；基于第一模型和所述行人检测标注获取第一检测结果，基于第二模型和所述行人属性标注获取第二检测结果，基于所述第一检测结果、所述第二检测结果和第三模型获取行人分类结果。本申请采用了两个模型分两阶段来进行行人检测的精确定位，选择Vargnet这种轻量级的网络作为训练模型，适合安装在内存小，环境复杂的车载终端GPU上，能够又好又快地完成行人检测。

本发明授权一种基于多模型的行人检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型的行人检测方法，其特征在于，包括以下步骤， S1，获取行人图像； S2，基于全图标注对所述行人图像进行行人检测标注，基于抠图标注对所述行人图像进行行人属性标注； S3，基于第一模型和所述行人检测标注获取第一检测结果，基于第二模型和所述行人属性标注获取行人第二检测结果，基于所述第一检测结果、所述行人第二检测结果和第三模型获取行人分类结果； 所述第一模型为全图行人检测模型，在所述全图行人检测模型中，使用vargnet作为backbone进行32倍下采样，backbone用于提取图像特征的网络，使用neck进行上采样，将下采样后的特征图返回到原始图像14大小，并在neck每层上采样输出后接head网络；Head网络由一个UnitA和一个可分离组卷积组成，将neck输出的4个head结果综合用于输出行人检测位置和类别，得到所述第一检测结果； 所述第二模型为行人再检测模型，在所述行人再检测模型中，使用vargnet作为backbone进行下采样，后接neck和head对扣取区域进行位置检测，并与所述第一检测结果相比较，以及将行人，骑车人分类，得到所述第二检测结果； 所述第三模型为行人分类模型，在所述行人分类模型中，使用vargnet作为backbone，在backbone后连接三个分类head，以及一个检测head；三个分类head结构相同，不与neck连接，三个分类head分别用于年纪分类，姿态分类和朝向分类；检测head接入neck的输出。

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