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龙图腾网获悉上海悠络客电子科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的人形分割方法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：CN114419660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202111514655.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度学习的人形分割方法是由王伟栋;沈修平设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的人形分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的人形分割方法,将图像输入到深度神经网络的主干部分生成图像对应的高阶特征，随后在神经网络的特征输出端衔接多条并行支路，分别预测人形在图像中外接矩形框的中心位置，宽高以及分割人形的分界线相对于人形外接矩形框中心位置在垂直方向上的坐标偏移。将上述预测到的坐标偏移和中心位置在垂直方向坐标相加即可绘制出水平分界线，将人形框分割成三块，每块分别对应人形的头部，上半身和下半身,相较于将检测和分割分开进行，并且通过人工构建的特征进行区域划分的传统人形分割方法，本项发明的方法步骤简洁，易于实现，分割的精度更高，同时在执行效率上具有巨大优势，更有利于后续对于人形各种外观属性的分析。

本发明授权一种基于深度学习的人形分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人形分割方法，其特征在于，包括有如下步骤： 步骤一：对原始图像经预处理后输入神经网络的主干部分； 步骤二：抽取神经网络主干部分生成的各种尺寸的高阶特征图构成特征金字塔，然后自顶向下融合； 步骤三：将融合后的特征输入到神经网络的预测块，由预测块尾端的四个并行的卷积层的预测结果获取人形框中心的二维坐标，置信度以及框内人形头部，上半身及上半身分界线在垂直方向上的坐标； 步骤四：使用diou-nms过滤冗余的矩形框，对于保留的人形框根据该人形框对应的两条分界线的垂直坐标制定分界线将检测到的人形框分割成三块，每一个块分别包含目标人形的头部，上半身和下半身； 其中，所述原始图像的预处理具体包括：将原始图像通过双线性插值缩放至640x480，并通过线性缩放将像素值从0～255区间内的整数收缩至0～1区间内的浮点数； 所述预测块包括一条主干通路和一条残差旁路，主干通路由3个串联的1x1卷积层组成，残差旁路是核大小为1x1的卷积层；将融合后的特征通过主干通路和残差旁路，并将输出特征相加后分别经过四个并行的1x1卷积层，用于预测特征图上每个点作为人形框中心的置信度，与实际中心的偏移量，宽高以及上下两条分界线在垂直方向上的坐标相对于当前点的偏移量。

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