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一种人体成像多任务识别方法、装置、设备及存储介质

成果类型：: 发明专利

发布时间: 2023-10-30 14:50:16

科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-11-08 09:36:58
成果简介 技术亮点 应用前景 团队概括 产生的效益 转化方式
本发明公开了一种人体成像多任务识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别图像；根据待识别图像确定图像特征信息；获取待识别类型并确定网络识别分支，根据图像特征信息和网络识别分支确定待识别类型的识别结果；根据各识别结果对相应的待处理操作进行处理，解决了安检过程中无法从多方面对人体成像进行识别的问题，满足了安检系统中人体成像识别的多任务需求，丢弃繁杂的工程化处理实现，从多个方面对人体成像进行端到端的人工智能识别，各网络识别分支共享图像特征信息，不同网络识别分支可以进行不同类型图像识别，识别结果更加全面和准确。不同的识别结果对应不同的待处理操作，根据不同的识别结果进行相应处理。
一种人体成像多任务识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别图像； 根据所述待识别图像确定图像特征信息； 获取待识别类型并确定网络识别分支，根据所述图像特征信息和网络识别分支确定所述待识别类型的识别结果； 根据各所述识别结果对相应的待处理操作进行处理。

  1. 智能监控系统：多任务识别可以用于监控摄像头捕获的场景，以检测不同活动、面部识别、情感分析和安全监控。

  2. 自动驾驶：在自动驾驶车辆中，多任务识别可以用于识别行人、车辆、交通标志等多种任务。

  3. 智能家居：多任务识别可用于智能家居系统中，例如识别家庭成员、情感分析和姿势控制。

  4. 医疗应用：多任务识别技术可用于医疗图像分析，例如识别和分析X射线、MRI或CT扫描图像中的多种特征。

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  1. 图像采集：使用摄像头或其他成像设备来采集人体图像，这可以包括单个图像或连续的图像帧。

  2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、分割、尺度标定和对齐等操作，以准备用于不同任务的处理。

  3. 多任务模型：设计和训练深度学习模型，可以同时执行多种任务，例如，将多任务的目标检测、面部识别、情感分析、姿势识别等任务整合到一个模型中。

  4. 任务分支：在多任务模型中，为每个任务创建相应的任务分支，以处理不同任务的信息流，并通过反向传播来共同训练这些分支。

  5. 特征提取：从图像中提取特征，以供多任务模型使用，这可以包括卷积神经网络（CNN）中的特征提取层。

  6. 多任务识别：使用多任务模型来执行不同的任务，例如检测人脸、分析情感、识别姿势和监测活动等。

  7. 结果融合：将各任务的识别结果进行融合，以生成最终的多任务识别结果。

技术转让

人体成像多任务识别方法、装置、设备及存储介质是一种用于获取和处理人体图像数据，以同时执行多种任务，如人体姿势识别、情感分析、人脸识别、活动识别等多个任务的技术。