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一种基于双主干特征融合的课堂学生姿势识别方法及系统 

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申请/专利权人:南京邮电大学

摘要:本发明公开一种基于双主干特征融合的课堂学生姿势识别方法,属于计算机视觉与教育技术领域,方法包括:获取课堂中学生的现场图片或视频;利用双主干特征提取网络对现场图片或视频进行特征提取;将各主干得到的对应尺度相同的特征图按照对应比例进行拼接融合,得到三层新特征图;将所述三层新特征图输入至解耦合头预测结构,进行特征图整合及预测数据解码计算,得到预测边框信息;将预测边框信息进行预处理,得到预测框及其对应的置信度,并将所述预测框进行非极大值抑制,得到课堂学生姿势识别结果。本发明通过双主干网络提取特征的方式,有效挖掘和融合多尺度视觉特征,实现了对复杂场景下的多目标学生姿势的精准高效识别。

主权项:1.一种基于双主干特征融合的课堂学生姿势识别方法,其特征在于,包括:获取课堂中学生的现场图片或视频;利用双主干特征提取网络对现场图片或视频进行特征提取,每个主干分别得到三个尺度不同的特征图;将各主干得到的对应尺度相同的特征图按照对应比例进行拼接融合,得到三层新特征图;将三层新特征图输入至解耦合头预测结构,进行特征图整合及预测数据解码计算,得到预测边框信息;将预测边框信息进行预处理,得到预测框及其对应的置信度,并将所述预测框进行非极大值抑制,得到课堂学生姿势识别结果。

全文数据:

权利要求:

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