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龙图腾网获悉北京新氧科技有限公司申请的专利一种人体属性预测方法、装置、电子设备和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：CN114120351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202010872961.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种人体属性预测方法、装置、电子设备和存储介质是由降小龙;蔡道楠设计研发完成，并于2020-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人体属性预测方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人体属性预测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取目标对象预设数量的人体关键点；将预设数量的人体关键点输入至检测模型中进行训练，并输出预设数量的人体关键点坐标；基于预设数量的人体关键点坐标，根据至少一种人体属性预测模型，对目标对象的各项人体属性进行预测，得到预测结果。采用本申请实施例，能够有效地结合不同应用场景下获取到的样本数据量的大小，优选出与当前应用场景匹配的人体属性预测模型，这样，能够有效地提高预测效率。

本发明授权一种人体属性预测方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体属性预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标对象预设数量的人体关键点，所述预设数量能够全部覆盖该目标对象的全身外轮廓对应的关键部位、以及全面覆盖该目标对象的五官； 将所述预设数量的人体关键点输入至检测模型中进行训练，并输出所述预设数量的人体关键点坐标； 基于所述预设数量的人体关键点坐标，根据至少一种人体属性预测模型，对所述目标对象的各项人体属性进行预测，得到预测结果，所述预测结果用于预测出所述目标对象的各项人体属性； 所述人体属性预测模型包括第一人体属性预测模型和第二人体属性预测模型，所述第一人体属性预测模型为基于所述目标对象的瞳距进行人体属性预测的预测模型，所述第二人体属性预测模型为预设神经网络预测模型； 所述基于所述预设数量的人体关键点坐标，根据至少一种人体属性预测模型，对所述目标对象的各项人体属性进行预测，得到预测结果包括： 基于所述预设数量的人体关键点坐标，根据所述第一人体属性预测模型对所述目标对象的各项人体属性进行预测，得到第一预测结果；或者， 基于所述预设数量的人体关键点坐标，根据所述第二人体属性预测模型对所述目标对象的各项人体属性进行预测，得到第二预测结果；或者， 基于所述预设数量的人体关键点坐标，分别根据所述第一人体属性预测模型和所述第二人体属性预测模型对所述目标对象的各项人体属性进行预测，得到对应的预测结果，并对两种预测结果进行融合，得到对应的预测结果； 用于评价第一类人体属性中的任意一项第一人体属性的指标分为基于长度的指标和基于围度的指标，对于长度指标的估计，使用瞳距作为图片中的标准比例尺，所述图片中包括多个对象，且多个对象均为目标对象； 所述方法还包括： 根据不同应用场景下的待通过人体属性预测模型进行预测的样本数据的数据量的大小，选择与当前应用场景所匹配的人体属性预测模型； 所述将所述预设数量的人体关键点输入至检测模型中进行训练，并输出所述预设数量的人体关键点坐标，包括： 将至少一个目标对象预设数量的人体轮廓关键点输入至预设检测模型中进行训练，输出多个维度的网络输出结果，多个维度的网络输出结果包括用于表征预设数量的人体轮廓关键点基于中心点的偏移值对应的第一网络输出结果、用于表征预设数量的人体轮廓关键点的特征图对应的第二网络输出结果、和用于表征预设数量中的多个人体轮廓关键点的偏移值对应的第三网络输出结果； 根据所述第一网络输出结果、所述第二网络输出结果和所述第三网络输出结果，确定并输出预设数量的人体轮廓关键点的坐标。

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