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本发明揭示了一种基于深度学习的红外热人体姿态识别方法，包括如下步骤：S1、搭建红外图像拍摄平台，使用热像仪制作单人或多人红外热人体姿态图像及视频数据集并将其划分为训练集、验证集及测试集，使用图片标注工具完成所有数据集的标签标注工作，再转换数据格式；S2、对单人或多人红热外人体姿态训练集、验证集进行反复训练、验证，最终得到平均精度均值达标的红外热人体姿态识别模型；S3、利用测试集对模型进行测试，可以批量预测静态人体姿态图像与动态人体姿态视频；本发明将红外热成像检测技术、机器视觉与深度学习技术相融合
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113405667 A
(43)申请公布日 2021.09.17
(21)申请号 202110552965.1 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 20
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