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龍圖騰網獲悉上海悠絡客電子科技股份有限公司申請的專利一種基于深度學習的人形分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114419660B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111514655.7，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于深度學習的人形分割方法是由王偉棟;沈修平設計研發完成，并于2021-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的人形分割方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度學習的人形分割方法,將圖像輸入到深度神經網絡的主干部分生成圖像對應的高階特征，隨后在神經網絡的特征輸出端銜接多條并行支路，分別預測人形在圖像中外接矩形框的中心位置，寬高以及分割人形的分界線相對于人形外接矩形框中心位置在垂直方向上的坐標偏移。將上述預測到的坐標偏移和中心位置在垂直方向坐標相加即可繪制出水平分界線，將人形框分割成三塊，每塊分別對應人形的頭部，上半身和下半身,相較于將檢測和分割分開進行，并且通過人工構建的特征進行區域劃分的傳統人形分割方法，本項發明的方法步驟簡潔，易于實現，分割的精度更高，同時在執行效率上具有巨大優勢，更有利于后續對于人形各種外觀屬性的分析。

本發明授權一種基于深度學習的人形分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的人形分割方法，其特征在于，包括有如下步驟： 步驟一：對原始圖像經預處理后輸入神經網絡的主干部分； 步驟二：抽取神經網絡主干部分生成的各種尺寸的高階特征圖構成特征金字塔，然后自頂向下融合； 步驟三：將融合后的特征輸入到神經網絡的預測塊，由預測塊尾端的四個并行的卷積層的預測結果獲取人形框中心的二維坐標，置信度以及框內人形頭部，上半身及上半身分界線在垂直方向上的坐標； 步驟四：使用diou-nms過濾冗余的矩形框，對于保留的人形框根據該人形框對應的兩條分界線的垂直坐標制定分界線將檢測到的人形框分割成三塊，每一個塊分別包含目標人形的頭部，上半身和下半身； 其中，所述原始圖像的預處理具體包括：將原始圖像通過雙線性插值縮放至640x480，并通過線性縮放將像素值從0～255區間內的整數收縮至0～1區間內的浮點數； 所述預測塊包括一條主干通路和一條殘差旁路，主干通路由3個串聯的1x1卷積層組成，殘差旁路是核大小為1x1的卷積層；將融合后的特征通過主干通路和殘差旁路，并將輸出特征相加后分別經過四個并行的1x1卷積層，用于預測特征圖上每個點作為人形框中心的置信度，與實際中心的偏移量，寬高以及上下兩條分界線在垂直方向上的坐標相對于當前點的偏移量。

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