[发明专利]基于改进的Yolov3驾驶员关键子区域识别和定位方法在审
| 申请号： | 202010503582.0 | 申请日： | 2020-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN111723695A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 徐国保;曾智杰;许锦鹏;陈盈妍;赵霞;王骥;李颖;詹泽鸿;李柏辰;黄靖怡 | 申请（专利权）人： | 广东海洋大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/194 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 谢秀娟 |
| 地址： | 524088 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开基于改进的Yolov3驾驶员关键子区域识别和定位方法，包括如下步骤：获取不同场景下的驾驶员图像，并将驾驶员从背景中进行分割；将分割出来的驾驶员图像输入卷积神经网络，通过弱监督的卷积神经网络弱学习建立驾驶员的热成像图,通过热成像图获取驾驶员的关键子区域；基于改进的Yolov3算法构建驾驶员关键子区域定位模型，并通过驾驶员关键子区域对驾驶员关键子区域定位模型进行训练；实时采集驾驶员图像，将分割后的驾驶员图像输入卷积神经网络，获取驾驶员的关键子区域，将驾驶员的关键子区域输入训练好的驾驶员关键子区域定位模型，得到驾驶员的关键子区域图像。本发明能够实时准确地对驾驶员的关键子区域识别和定位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolov3 驾驶员 关键 区域 识别 定位 方法 | ||
【主权项】：
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