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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于RGB-D图像分割的多目标人员识别与定位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：CN115170509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210786204.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于RGB-D图像分割的多目标人员识别与定位方法是由颜俊;韩旭;曹艳华设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RGB-D图像分割的多目标人员识别与定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于RGB‑D图像分割的多目标人员识别与定位方法，包含离线训练阶段和在线定位阶段，离线训练阶段采集训练数据，然后yolov3网络建立多目标检测模型，再分类学习后建立目标识别模型，生成彩色深度图进行图像分割后利用卷积神经网络得到位置估计模型，在线定位阶段采集在线数据后利用多目标检测模型和目标识别模型完成人员识别；生成彩色深度图；利用位置估计模型完成人员目标的定位。与现有技术相比，本发明的基于RGB‑D图像分割的多目标人员识别与定位方法通过生成彩色深度图后根据yolov3网络识别结果进行图像分割，将分割的图像输入位置估计模型完成人员目标的定位，解决了现有多目标人员识别与定位方法灵活性不足、准确性不够的问题。

本发明授权基于RGB-D图像分割的多目标人员识别与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RGB-D图像分割的多目标人员识别与定位方法，包含离线训练阶段和在线定位阶段两个阶段，其特征在于： 离线训练阶段包括： 步骤1：利用RGB-D相机采集训练数据，训练数据包括rgb色彩图和深度图像； 步骤2：采用yolov3网络对步骤1的rgb色彩图进行多目标人员目标检测训练，得到训练结果，建立多目标检测模型；所述训练结果包括yolov3网络输出的目标在的rgb色彩图中的目标矩形框位置信息； 步骤3：根据步骤2得到的训练结果，将rgb色彩图分割，利用目标人脸数据进行分类学习，并建立目标识别模型； 步骤4：结合rgb色彩图和深度图像生成彩色深度图； 步骤5：根据步骤2得到的训练结果对步骤4得到的彩色深度图进行图像分割后利用卷积神经网络离线回归训练，得到位置估计模型； 在线定位阶段包括： 步骤6：利用RGB-D相机采集在线数据，在线数据包括rgb色彩图和深度图像； 步骤7：利用步骤2多目标检测模型和步骤3的目标识别模型完成人员识别； 步骤8：结合rgb色彩图和深度图像生成彩色深度图； 步骤9：利用步骤5位置估计模型完成人员目标的定位； 其中，步骤4生成彩色深度图具体包括： 步骤41：利用坐标系变换方法，将深度图像中的像素点与rgb色彩图对齐； 步骤42：利用映射的方法将原本灰度的深度图像转变成彩色深度图像； 步骤5具体包括为：根据步骤2得到的训练结果，将彩色深度图进行图像分割，保留目标矩形框范围内的深度图像，并将区域外的深度值置为255；将分割后的彩色深度图与对应的位置信息送入卷积神经网络训练位置估计模型。

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