[发明专利]一种基于深度学习的举手检测方法有效
| 申请号： | 201711044722.7 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN107808376B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 林娇娇;姜飞;申瑞民 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/254;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的举手检测方法，包括以下步骤：1)收集样本，所述样本为复杂环境样本；2)建立举手检测模型，该举手检测模型基于卷积神经网络结构，并基于所述样本以R‑FCN目标检测算法进行训练；3)利用训练后的举手检测模型对待测视频进行举手检测，获得举手框位置。与现有技术相比，本发明具有能够检测复杂环境中的举手动作、准确率检全率高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 举手 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的举手检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)收集样本，所述样本为复杂环境样本；2)建立举手检测模型，该举手检测模型基于卷积神经网络结构，并基于所述样本以R‑FCN目标检测算法进行训练；3)利用训练后的举手检测模型对待测视频进行举手检测，获得举手框位置。
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