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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于在线强化学习的小区人脸姿态检测系统及方法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：CN115188049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210814542.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于在线强化学习的小区人脸姿态检测系统及方法是由张卫山;孙浩云;李晓哲;公凡奎设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于在线强化学习的小区人脸姿态检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于在线强化学习的小区人脸姿态检测系统及方法，系统包括监控设备、AI服务器和前端显示设备，AI服务器内部署有视频检测服务模块和在线强化学习服务模块，视频检测服务模块包括视频流获取单元、视频流解码单元和部署于视频检测服务模块的训练后的FacePose‑RCNN模型，FacePose‑RCNN模型包括人脸检测网络分支网络FasterRCNN和人脸姿态识别分支网络FacePose‑Net；在线强化学习服务模块包括在线校验单元、人脸姿态数据库、在线学习单元和在线更新单元；通过上述系统，可以在人脸姿态数据库的新增数据超过一定数量后，在线快速对人脸检测网络模型进行持续强化学习。本发明通过在线强化学习不断增强网络模型对人脸姿态的识别能力，提高了人脸姿态检测的准确率。

本发明授权一种基于在线强化学习的小区人脸姿态检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于在线强化学习的小区人脸姿态检测系统，其特征在于：包括监控设备、AI服务器和前端显示设备；所述监控设备用于获取小区视频流；所述AI服务器内部署有视频检测服务模块和在线强化学习服务模块；所述视频检测服务模块包括视频流获取单元、视频流解码单元和部署于视频检测服务模块的训练后的FacePose-RCNN模型；所述视频流获取单元用于获取监控设备获取的视频流并发送到视频流解码单元进行解码，所述FacePose-RCNN模型用于对解码后的视频帧并进行人脸姿态检测，所述FacePose-RCNN模型包括人脸检测网络分支网络FasterRCNN和人脸姿态识别分支网络FacePose-Net；所述在线强化学习服务模块包括在线校验单元、人脸姿态数据库、在线学习单元和在线更新单元；所述在线校验单元用于获取FacePose-RCNN模型处理后的人脸姿态检测结果并在前端显示设备进行显示和校验，所述的校验结果发送至所述人脸姿态数据库，所述人脸姿态数据库的新增数据超过设定数量后，执行所述在线学习单元的在线强化学习训练功能，用人脸姿态新增数据样本对人脸姿态识别分支网络FacePose-Net进行强化训练，训练完成后执行在线更新单元的更新功能，并将训练后的模型参数更新至FacePose-RCNN模型中； 所述人脸检测网络分支网络FasterRCNN包括RPN层、ROIAlign层、特征分类层和边框回归层； 所述RPN层用于提取候选框，所述ROIAlign层用于对候选框特征进行特征对齐，所述特征分类层用于对候选框进行分类生成目标类别，所述边框回归层用于对候选框进行回归生成人脸目标框； 所述人脸姿态识别分支网络FacePose-Net包括ROI对齐层、卷积池化层和SoftMax分类器； 所述ROI对齐层用于提取人脸在基础特征层上的基础特征，所述卷积池化层用于通过大步长卷积核的卷积池化层对目标特征进行卷积池化处理得到人脸姿态特征，所述SoftMax分类器用于对人脸姿态特征进行强化学习。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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