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龙图腾网获悉中国兵器工业计算机应用技术研究所申请的专利一种基于动态神经网络的武装人员装备检测方法和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：CN115019096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210642402.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于动态神经网络的武装人员装备检测方法和系统是由赵小川;董忆雪;王子彻;樊迪;徐凯;邵佳星;何云峰设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态神经网络的武装人员装备检测方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于动态神经网络的武装人员装备检测方法和系统，方法包括以下步骤：采用可变焦的高分辨率相机采集不同距离下的武装人员图像，对各图像进行人员和装备标注，形成装备检测数据集；构建动态神经网络模型，所述动态神经网络模型包括第一子网络和第二子网络，所述第一子网络用于检测图像中的人类；当所述第一子网络检测图像中包含人类时，提取人类ROI传输至第二子网络；所述第二子网络用于根据图像的不同分辨率采用不同网络深度处的分类器进行装备检测；基于所述装备检测数据集训练所述动态神经网络模型，得到训练好的武装人员装备检测模型；将待检测图像输入所述武装人员装备检测模型，得到待检测图像的武装人员装备检测结果。

本发明授权一种基于动态神经网络的武装人员装备检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种反恐侦察工作中基于动态神经网络的武装人员装备检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用可变焦的高分辨率相机采集不同距离下的武装人员图像，对各图像进行人员和装备标注，形成装备检测数据集； 构建动态神经网络模型，所述动态神经网络模型包括第一子网络和第二子网络，所述第一子网络用于检测图像中的人类；当所述第一子网络检测图像中包含人类时，提取人类ROI传输至第二子网络；所述第二子网络用于根据图像的不同分辨率采用不同网络深度处的分类器进行装备检测；基于所述装备检测数据集训练所述动态神经网络模型，根据所述动态神经网络模型的整体损失进行反向传播，优化所述动态神经网络模型的参数，得到训练好的武装人员装备检测模型； 将待检测图像输入所述武装人员装备检测模型，得到待检测图像的武装人员装备检测结果； 所述第二子网络包括主干网络单元、Neck网络单元和预测单元；所述主干网络单元用于提取不同尺度的特征图；所述Neck网络用于对主干网络单元提取的不同尺度的特征图进行上采样和特征融合，获得不同尺度的张量数据；所述预测单元包括多个浅层分类器，用于根据不同尺度的张量数据进行目标检测； 所述Neck网络单元中包括多级CSP和CBL组合块，在不同级的CSP和CBL组合块后连接浅层分类器，所述浅层分类器用于根据当前尺度的张量数据进行目标检测； 其中，CSP块为CSP2_x结构块，用于将输入分为两个分支，一个分支先通过CBL块，再经过x个残差结构，再进行一次卷积；另一个分支直接进行卷积；将两个分支进行concat拼接，再经过BN层和激活层后输出；CBL块包括全连接层、批量归一化层和LeakyRelu层。

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