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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的水深檢測(cè)方法和系統(tǒng)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：CN116129267B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：202310129884.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的水深檢測(cè)方法和系統(tǒng)是由蔡茹瑩;李景茹;譚毅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-02-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的水深檢測(cè)方法和系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的水深檢測(cè)方法和系統(tǒng)，方法包括：獲取待檢測(cè)圖像；將待檢測(cè)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的人體部位檢測(cè)模型，獲得特征圖像；特征圖像包含檢測(cè)到的邊界框信息和人體部位信息；人體部位信息包括檢測(cè)到的人體部位的類別及其相應(yīng)的實(shí)際長(zhǎng)度；邊界框信息包含人體部位對(duì)應(yīng)邊界框的像素高度；基于檢測(cè)到的人體部位信息中人體部位的實(shí)際長(zhǎng)度以及邊界框像素高度，計(jì)算得到待檢測(cè)圖像中積水深度。本發(fā)明通過(guò)人體部位檢測(cè)模型，獲取特征圖像，通過(guò)特征圖像中檢測(cè)到的人體部位及其實(shí)際長(zhǎng)度以及所述邊界框的像素高度，計(jì)算積水深度，相比現(xiàn)有技術(shù)粗略估計(jì)水深范圍的技術(shù)方案，具有更高的檢測(cè)精度和準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的水深檢測(cè)方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的水深檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測(cè)圖像；其中，所述待檢測(cè)圖像為包含人體和積水的圖像； 將所述待檢測(cè)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的人體部位檢測(cè)模型，獲得特征圖像；所述特征圖像包含檢測(cè)到的邊界框信息和檢測(cè)到的人體部位信息；所述檢測(cè)到的人體部位信息包括人體部位的類別和各人體部位對(duì)應(yīng)的實(shí)際長(zhǎng)度；所述邊界框信息包含各人體部位對(duì)應(yīng)邊界框的像素高度； 基于所述檢測(cè)到的人體部位信息中人體部位的實(shí)際長(zhǎng)度以及所述邊界框的像素高度，計(jì)算得到所述待檢測(cè)圖像中積水深度； 所述基于所述檢測(cè)到的人體部位信息中人體部位的實(shí)際長(zhǎng)度以及所述邊界框的像素高度，計(jì)算得到所述待檢測(cè)圖像中積水深度，具體為： 當(dāng)所述特征圖像僅有一人時(shí)，根據(jù)第一類別和第二類別的實(shí)際長(zhǎng)度以及所述邊界框的像素高度，結(jié)合預(yù)設(shè)算法，計(jì)算得到所述待檢測(cè)圖像中積水深度；其中，所述第一類別為檢測(cè)到的人體中位置最低的人體部位，所述第二類別為檢測(cè)到的所述第一類別的相鄰類； 當(dāng)所述特征圖像包含多人時(shí)，根據(jù)邊界框的在x軸上的最小值的差，對(duì)每一所述第一類別匹配對(duì)應(yīng)的第二類別；根據(jù)匹配好的第一類別和第二類別，結(jié)合所述預(yù)設(shè)算法，分別計(jì)算每一個(gè)人對(duì)應(yīng)的水深數(shù)據(jù)，并將最大的水深數(shù)據(jù)作為所述積水深度。

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