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龍圖騰網(wǎng)恭喜湖北大學(xué);華中師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種頭部姿態(tài)檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114332911B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111384358.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/10；該發(fā)明授權(quán)一種頭部姿態(tài)檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備是由劉婷婷;楊兵;劉海;張昭理;張勝?gòu)?qiáng);安慶;黃正華;鞠劍平;唐劍隱;李友福;陳勝勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-11-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種頭部姿態(tài)檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種頭部姿態(tài)檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備，該方法包括獲取待檢測(cè)對(duì)象活動(dòng)過(guò)程中的事件時(shí)序信號(hào)和RGB視頻數(shù)據(jù)；分別從事件時(shí)序信號(hào)和RGB視頻數(shù)據(jù)中篩選出待檢測(cè)對(duì)象的頭部姿態(tài)變化時(shí)刻的事件數(shù)據(jù)流和關(guān)鍵RGB視頻流并進(jìn)行分幀處理，得到事件圖像序列以及關(guān)鍵RGB圖像序列；將事件圖像序列以及關(guān)鍵RGB圖像序列輸出訓(xùn)練好的融合模型中，分別提取出事件模態(tài)特征和圖像模態(tài)特征并進(jìn)行融合，得到待檢測(cè)對(duì)象的頭部姿態(tài)特征圖像；根據(jù)頭部姿態(tài)特征圖像預(yù)測(cè)待檢測(cè)對(duì)象的頭部姿態(tài)角度；本發(fā)明利用可見(jiàn)光?事件雙模態(tài)圖像進(jìn)行頭部姿態(tài)估計(jì)，能有效篩選捕捉頭部姿態(tài)變化時(shí)刻，在光照情況不理想、存在部分遮擋等情況下也可以做到準(zhǔn)確估計(jì)。

本發(fā)明授權(quán)一種頭部姿態(tài)檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種頭部姿態(tài)檢測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取待檢測(cè)對(duì)象活動(dòng)過(guò)程中的事件時(shí)序信號(hào)和RGB視頻數(shù)據(jù)；分別從所述事件時(shí)序信號(hào)和RGB視頻數(shù)據(jù)中篩選出待檢測(cè)對(duì)象的頭部姿態(tài)變化時(shí)刻的事件數(shù)據(jù)流和關(guān)鍵RGB視頻流并進(jìn)行分幀處理，得到事件圖像序列以及關(guān)鍵RGB圖像序列；將所述事件圖像序列以及關(guān)鍵RGB圖像序列輸出訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)融合模型中，分別從事件圖像序列和關(guān)鍵RGB圖像序列中提取出事件模態(tài)特征和圖像模態(tài)特征并進(jìn)行融合，得到待檢測(cè)對(duì)象的頭部姿態(tài)特征圖像；根據(jù)所述頭部姿態(tài)特征圖像預(yù)測(cè)待檢測(cè)對(duì)象的頭部姿態(tài)角度；其中，所述網(wǎng)絡(luò)融合模型具有圖像網(wǎng)絡(luò)分支、事件網(wǎng)絡(luò)分支和融合模塊；所述圖像網(wǎng)絡(luò)分支用于從所述關(guān)鍵RGB圖像序列中提取出圖像模態(tài)特征，其包括依次連接的第一卷積網(wǎng)絡(luò)、第一殘差網(wǎng)絡(luò)、第一池化層和第一線性映射層；所述事件網(wǎng)絡(luò)分支用于從所述事件圖像序列中提取出事件模態(tài)特征，其包括依次連接的第二卷積網(wǎng)絡(luò)、第二殘差網(wǎng)絡(luò)、第二池化層和第二線性映射層；所述融合模塊獲取圖像模態(tài)特征和事件模態(tài)特征并進(jìn)行融合；所述網(wǎng)絡(luò)融合模型的訓(xùn)練過(guò)程為：對(duì)所述圖像模態(tài)特征和事件模態(tài)特征進(jìn)行蒸餾約束，所述蒸餾約束包括軟約束、硬約束和自一致性約束；所述軟約束被配置為獲取第一殘差網(wǎng)絡(luò)輸出的中期圖像模態(tài)特征與第二殘差網(wǎng)絡(luò)輸出的中期事件模態(tài)特征，并計(jì)算所述中期事件模態(tài)特征和中期圖像模態(tài)特征的邊緣概率分布與聯(lián)合概率分布之間的相似度；所述硬約束被配置為獲取第一線性映射層輸出的后期圖像模態(tài)特征與第二線性映射層輸出的后期事件模態(tài)特征，并計(jì)算所述后期事件模態(tài)特征和后期圖像模態(tài)特征之間的距離；所述自一致性約束被配置為分別獲取第二網(wǎng)絡(luò)分支產(chǎn)生的早期事件模態(tài)特征與后期事件模態(tài)特征并計(jì)算兩者的邊緣概率分布與聯(lián)合概率分布之間的相似度。

如需購(gòu)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(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人湖北大學(xué);華中師范大學(xué)，其通訊地址為：430062 湖北省武漢市武昌區(qū)友誼大道368號(hào)；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)”。