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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于深度学习的小目标姿态检测方法及装置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：CN116304694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310198631.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于深度学习的小目标姿态检测方法及装置是由胡四泉;王培;石志国;贾钧;张晓霞设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的小目标姿态检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及姿态检测技术领域，特别是指一种基于深度学习的小目标姿态检测方法及装置，一种基于深度学习的小目标姿态检测方法包括：获得原始数据，对原始数据进行预处理，获得训练数据；对SSD网络进行结构改进，建立姿态检测训练模型；使用训练数据，对姿态检测训练模型进行训练，获得姿态检测模型；将待检测数据输入姿态检测模型，获得姿态检测结果。本发明提供一种面对多人教学场景的准确且高效的小目标姿态检测方法。

本发明授权一种基于深度学习的小目标姿态检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的小目标姿态检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获得原始数据，对所述原始数据进行预处理，获得训练数据； 对SSD网络进行结构改进，建立姿态检测训练模型； 其中，所述对SSD网络进行结构改进，建立姿态检测训练模型，包括： 将SSD网络的VGG-16网络结构替换为ResNet-50网络结构，获得改进SSD网络；根据所述改进SSD网络进行结构优化，获得第一姿态检测模型； 基于所述第一姿态检测模型，增加注意力机制的CBAM模块，获得第二姿态检测模型； 在所述第二姿态检测模型中，引入标准化交并比验证姿态检测的准确程度，获得姿态检测训练模型； 其中，所述根据所述改进SSD网络进行结构优化，获得第一姿态检测模型，包括： 基于所述改进SSD网络，将ResNet-50网络的conv4卷积层和conv5卷积层的特征图信息进行融合，获得融合特征信息；将所述融合特征信息，作为检测模型的第一层特征输入，获得新改进SSD网络； 将所述新改进SSD网络的ResNet-50网络结构后增加5个卷积层作为特征提取层，获得第一姿态检测模型； 使用所述训练数据，对所述姿态检测训练模型进行训练，获得姿态检测模型； 将待检测数据输入所述姿态检测模型，获得姿态检测结果。

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