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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京理工大學(xué)申請的專利一種基于視頻光流信息的人臉檢測、計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114663476B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210347202.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/269；該發(fā)明授權(quán)一種基于視頻光流信息的人臉檢測、計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)是由張祎;王崇文;鄭治偉;王文博設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于視頻光流信息的人臉檢測、計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于視頻光流信息的人臉檢測、計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)。該方法包括在多學(xué)生課堂教學(xué)場景下，獲取課堂視頻；并利用訓(xùn)練好的FlowNet模型，確定課堂視頻的光流信息；所述訓(xùn)練好的FlowNet模型以課堂視頻為輸入，以課堂視頻的光流信息為輸出；根據(jù)所述光流信息和對應(yīng)幀的課堂視頻，得到通道數(shù)為5的圖像?光流信息數(shù)據(jù)集；進(jìn)而基于FasterRCNN目標(biāo)檢測算法，利用訓(xùn)練好的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)模型，確定課堂視頻中人臉位置；根據(jù)所述課堂視頻中人臉位置，采用Sort追蹤算法，進(jìn)行學(xué)生人臉計(jì)數(shù)。本發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確的對目標(biāo)進(jìn)行檢測以及計(jì)數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于視頻光流信息的人臉檢測、計(jì)數(shù)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于視頻光流信息的人臉檢測、計(jì)數(shù)方法，其特征在于，包括： 在多學(xué)生課堂教學(xué)場景下，獲取課堂視頻；并利用訓(xùn)練好的FlowNet模型，確定課堂視頻的光流信息；所述訓(xùn)練好的FlowNet模型以課堂視頻為輸入，以課堂視頻的光流信息為輸出； 根據(jù)所述光流信息和對應(yīng)幀的課堂視頻，得到通道數(shù)為5的圖像-光流信息數(shù)據(jù)集；進(jìn)而基于FasterRCNN目標(biāo)檢測算法，利用訓(xùn)練好的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)模型，確定課堂視頻中人臉位置，具體包括：利用訓(xùn)練好的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)模型中的一組卷積層和池化層配合ReLU激活函數(shù)提取圖像-光流信息數(shù)據(jù)集中圖片的特征；將提取的特征輸入至訓(xùn)練好的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)模型中的RPN網(wǎng)絡(luò)中生成待確定的候選區(qū)域；利用訓(xùn)練好的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)模型中的softmax判斷待確定的候選區(qū)域?qū)儆谇熬斑€是背景，再利用邊界框回歸算法確定候選框；將候選框輸入訓(xùn)練好的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)模型中的RoiPooling層，綜合提取的特征和候選框，提取候選框特征圖，并輸入訓(xùn)練好的人臉檢測網(wǎng)絡(luò)模型中的全連接層；所述全連接層進(jìn)行分類，同時(shí)再次進(jìn)行邊界框回歸，確定課堂視頻中人臉位置；其中，光流信息為二維數(shù)據(jù)，對應(yīng)幀的課堂視頻為三維數(shù)據(jù)；在FasterRCNN處理圖像RGB三通道信息的基礎(chǔ)上，增加二維光流信息，用于豐富幀間語義，改善目標(biāo)遮擋導(dǎo)致的檢測性能下降問題； 獲取當(dāng)前幀的檢測框，并利用改進(jìn)的seq-nms的重打分算法對當(dāng)前幀的檢測框的置信度進(jìn)行打分；所述改進(jìn)的seq-nms的重打分算法為soft-nms算法和seq-nms算法相結(jié)合； 根據(jù)所述課堂視頻中人臉位置，采用Sort追蹤算法，進(jìn)行學(xué)生人臉計(jì)數(shù)；在獲得檢測框之后，先使用kalman濾波進(jìn)行目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)，再使用匈牙利匹配算法進(jìn)行位置的線性預(yù)測。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京理工大學(xué)，其通訊地址為：100081 北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街5號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。