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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的头部姿态监控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：CN119888792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411979320.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度学习的头部姿态监控方法及系统是由伊志奇;于鸿洋设计研发完成，并于2024-12-31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头部姿态监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的头部姿态监控方法及系统，属于人工智能领域。本发明的监控方法包括：构建用于神经网络训练的数据集；对人脸头部区域定位网络和头部姿态估计网络进行训练；实时采集目标对象的监控图像，基于人脸头部区域定位网络提取出采集图像的头部区域图像；再基于头部姿态估计网络预测头部区域图像的头部姿态，若该姿态达到监控角度阈值，则进行屏幕切换。本发明有效的提升了头部姿态监控的监控精度，解决了传统算法定位不实时的情况；本发明的头部姿态估计网络更加关注在屏幕切换角度附近的图像，可以实时估计头部姿态，在监测期间，一旦达到了预先设置的阈值，则会进行屏幕切换。

本发明授权一种基于深度学习的头部姿态监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的头部姿态监控方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤S1，构建用于神经网络训练的数据集； 步骤S2，基于步骤S1构建的数据集对人脸头部区域定位网络和头部姿态估计网络分别进行训练，或者对人脸头部区域定位网络和头部姿态估计网络进行联合训练，直到达到预置的训练条件时，得到训练好的人脸头部区域定位网络和头部姿态估计网络； 其中，对头部姿态估计网络进行训练时，基于数据集的样本标签中的姿态角与目标姿态角之间的偏差，设置每个微调样本的损失权重：若该偏差大于或等于指定阈值，则权重设置为1，否则设置为0.5； 步骤S3，输入实时采集的待进行头部姿态监控的采集图像，并对其进行图像预处理以与人脸头部区域定位网络的输入相匹配； 步骤S4，将图像预处理后的采集图像输入训练好的人脸头部区域定位网络，基于其输出的头部定位区域提取出采集图像的头部区域图像； 步骤S5，对提取的头部区域图像进行图像尺寸调整处理，再将其输入至训练好的头部姿态估计网络，基于头部姿态估计网络的输出得到预测的头部姿态；判断当前预测的头部姿态是否达到预设的监控角度阈值，若是，则进行屏幕切换； 步骤S6，在头部姿态监控周期内，重复执行步骤S3‑S5，以实现对监控目标的持续监控。

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