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龙图腾网获悉宁波星巡智能科技有限公司申请的专利婴幼儿脸部遮挡识别方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115984929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211664468.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权婴幼儿脸部遮挡识别方法、装置、设备及存储介质是由陈辉;杜沛力;张智;熊章;张青军设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本婴幼儿脸部遮挡识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，解决了现有技术中无法有效判断婴幼儿脸部是否有遮挡物的问题，提供了一种婴幼儿脸部遮挡识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取实时的婴幼儿看护场景相关的多帧图像；将所述多帧图像输入婴幼儿头部检测模型中，标记图像中的婴幼儿头部；将所述婴幼儿头部框内的局部图像输入婴幼儿脸部检测模型中，标记图像中的婴幼儿脸部；将所述婴幼儿脸部框内的局部图像输入婴幼儿脸部特征提取模型中，确定婴幼儿脸部状态；基于所述婴幼儿脸部状态，识别婴幼儿脸部被遮挡的情况，并向用户发出安全提醒。当婴幼儿脸部被遮挡时，及时提醒家长进行人为干预，降低婴幼儿可能出现的安全风险。

本发明授权婴幼儿脸部遮挡识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种婴幼儿脸部遮挡识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取实时的婴幼儿看护场景相关的视频流，将所述视频流分解为多帧图像； S2：将所述多帧图像输入婴幼儿头部检测模型中，利用虚拟的第一目标矩形框标记图像中的婴幼儿头部，将所述第一目标矩形框记为婴幼儿头部框； S3：将所述婴幼儿头部框内的局部图像输入婴幼儿脸部检测模型中，利用虚拟的第二目标矩形框标记图像中的婴幼儿脸部，将所述第二目标矩形框记为婴幼儿脸部框； S4：将所述婴幼儿脸部框内的局部图像输入婴幼儿脸部特征提取模型中，确定婴幼儿脸部状态； S5：基于所述婴幼儿脸部状态，识别婴幼儿脸部被遮挡的情况，并向用户发出安全提醒； 所述S2包括： S21：预先构建并训练基于YoloV6s结构的第一神经网络检测算法模型； S22：将实时视频流分解得到的各所述图像输入所述第一神经网络检测算法模型，输出待定的婴幼儿头部的坐标点和置信度； S23：根据所述待定的婴幼儿头部的坐标点和置信度，利用虚拟的第一目标矩形框标记实时画面中的婴幼儿头部，将所述第一目标矩形框记为婴幼儿头部框； 所述S23包括： S231：根据所述待定的婴幼儿头部的坐标点判断其长度和宽度是否分别在预设长度范围和预设宽度范围内； S232：根据所述待定的婴幼儿头部的置信度确定待定的婴幼儿头部是否符合婴幼儿头部特征； S233：若所述长度在预设长度范围内、所述宽度在预设宽度范围内以及符合婴幼儿头部特征，则利用所述婴幼儿头部框标记实时画面中的婴幼儿头部； 所述S3包括： S31：预先构造和训练基于Onet和ResNet18结构的神经网络分类算法模型，将所述婴幼儿头部框内的局部图像输入所述神经网络分类算法模型中，输出待定的婴幼儿脸部的向量数据vecter和置信度val； S32：预先设定置信度第一阈值threshold1和置信度第二阈值threshold2，并结合所述置信度val，利用虚拟的第二目标矩形框标记实时画面中的婴幼儿脸部，将所述第二目标矩形框记为婴幼儿脸部框，其中，0＜threshold1＜threshold2； 所述S4包括： S41：预先构造和训练基于MobileFaceNet结构的第二神经网络检测算法模型，将所述婴幼儿脸部框内的局部图像输入所述第二神经网络检测算法模型中，输出婴幼儿脸部特征值； S42：依据所述向量数据vecter和置信度val，对所述婴幼儿脸部特征值进行归一化计算和归类，输出婴幼儿脸部状态； 所述S42包括： S421：当所述置信度val大于所述threshold2，依据所述向量数据vecter，将此时的婴幼儿脸部特征值记为婴幼儿正脸标定值； S422：若所述置信度val介于所述threshold1与所述threshold2之间，则对此时的婴幼儿脸部特征值与所述婴幼儿正脸标定值进行向量点积乘法运算，输出此时的婴幼儿脸部状态； S423：若所述置信度val小于所述threshold1，则认为未识别到婴幼儿脸部。

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