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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利高动态人脸检测识别方法、装置及计算机设备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：CN119559677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411601571.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权高动态人脸检测识别方法、装置及计算机设备是由张沛昌;朱章波;秦建斌;马伟;吴梓铭设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本高动态人脸检测识别方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种高动态人脸检测识别方法、装置及技术算计设备，方法包括：使用人脸数据集训练YOLOv8模型，得到初步的人脸检测模型；将初步的人脸检测模型通过TensorRT加速及进行权重量化，得到权重量化后的人脸检测模型；将待检测的视频流输入到权重量化后的人脸检测模型进行人脸检测，并将检测出的人脸进行坐标裁剪及矫正对齐；将矫正对齐后的人脸通过人脸识别模型进行特征提取，并将提取的特征与人脸数据库中的人脸特征进行匹配，以识别出人脸的身份。本发明的有益效果在于：优化了人脸模型的运行速度和资源消耗，能够在有限算力资源下，在大规模人群中实时进行高精度的人脸检测识别。

本发明授权高动态人脸检测识别方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种高动态人脸检测识别方法，其特征在于，包括： 使用人脸数据集训练YOLOv8模型，得到初步的人脸检测模型； 将初步的人脸检测模型通过TensorRT加速及进行权重量化，得到权重量化后的人脸检测模型； 将待检测的视频流输入到权重量化后的人脸检测模型进行人脸检测，并将检测出的人脸进行坐标裁剪及矫正对齐； 将矫正对齐后的人脸通过人脸识别模型进行特征提取，并将提取的特征与人脸数据库中的人脸特征进行匹配，以识别出人脸的身份； 其中，所述将初步的人脸检测模型通过TensorRT加速及进行权重量化，得到权重量化后的人脸检测模型包括： 将初步的人脸检测模型转换为ONNX格式，所述初步的人脸检测模型为FP32权重； 加载ONNX格式的初步的人脸检测模型并创建对应的TensorRT执行引擎； 从验证集中选取一个子集作为校准数据集； 将校准数据集输入初步的人脸检测模型，并收集人脸检测模型的激活统计数据，所述激活统计数据包括各神经网络层激活的最大值和最小值； 将激活统计数据输入标定算法，计算出最优的缩放因子； 根据最优的缩放因子，按对称线性量化将人脸检测模型的FP32权重转换成INT8权重，生成量化后的人脸检测模型； 其中，对称线性量化采用的公式为： 其中： Xint表示的是量化后的INT8整数值； X表示原始的FP32数值； clipx；a,c表示clip函数；a＝-2b-1,c＝2b-1-1； Z表示映射的零点，用于调整偏移； S表示缩放因子； 表示的是近似取整的数学函数； x表示量化前的数值； a表示量化上限a＝-128； c表示量化下限c＝127； b代表数据类型的位数，对于INT8，b＝8。

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