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摘要：本申请公开了一种人员着装识别方法，涉及图像数据处理领域，包括：采集不同场景、不同着装和多种姿态的人员图像，构建训练集；对训练集的RGB图像进行HLS颜色空间转换，得到图像数据集；构建基于HRNet架构的关键点检测模型，关键点包含头部、四肢和躯干；构建集成着装检测任务和姿态分析任务的多任务卷积神经网络；利用构建的关键点检测模型，提取关键点的二维坐标信息，作为表示人体姿态的特征向量；将提取的特征向量输入构建的多任务卷积神经网络，对人员着装进行规范检测。针对现有技术中存在的人员着装检测精度低的问题，本申请通过关键点检测和多任务学习，提高了检测精度。
主权项：1.一种人员着装识别方法，包括：采集不同场景、不同着装和多种姿态的人员图像，构建RGB格式的训练集；对构建的RGB格式训练集图像进行HLS颜色空间转换，得到HLS格式的图像数据集；利用得到的HLS格式图像数据集，构建基于HRNet架构的关键点检测模型，关键点包含头部、四肢和躯干；构建包含着装检测任务和姿态分析任务的多任务卷积神经网络；将采集的RGB格式人员图像输入构建的关键点检测模型，提取表示人体姿态的关键点的二维坐标信息，作为姿态特征向量；将提取的姿态特征向量和对应的HLS图像作为输入，利用构建的多任务卷积神经网络，对人员着装进行规范检测，输出着装类别和关键点坐标。
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权利要求：
百度查询： 北京长河数智科技有限责任公司 长河信息股份有限公司 一种人员着装识别方法
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