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本发明提供了一种面向多目标场景的睡岗检测方法和系统,包括:训练目标检测模型,检测图像中的人员位置,输出边界框信息;训练人体关键点检测模型,将边界框中的图像输入该模型,输出骨骼关键点信息;根据关键点判断人员为站姿或坐姿,直接将站姿人员识别为非睡岗;训练睡岗识别图像分类模型,将坐姿人员输入该模型中,识别人员是否睡岗。本发明利用深度学习技术,针对多目标场景,通过融合多个模型来检测人员是否睡岗,相较于单一模型,降低了误检率。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117523473A
(43)申请公布日2024.02.06
(21)申请号202311314103.0G06V10/764(2022.01)
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