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龙图腾网获悉北京新氧科技有限公司申请的专利一种身体部位识别方法、装置、电子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：CN115731564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202110976101.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种身体部位识别方法、装置、电子设备及存储介质是由降小龙设计研发完成，并于2021-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种身体部位识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种身体部位识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：将待处理的图像输入已训练的识别模型，通过识别模型中的特征提取模块对图像进行特征提取得到特征图；通过识别模型中的分割模块获取特征图和特征提取过程中产生的预处理中间特征，基于特征图和预处理中间特征进行人体分割并输出人体分割图；通过识别模型中的分类模块获取特征图，并基于特征图进行分类预测并输出身体部位分类结果。通过采用一个深度学习模型进行双分支预测，由第一分支的预测需求可以保证模型中特征提取模块提取特征更多集中于人体，从而辅助第二分支从人体特征中准确学习出不同身体部位分类结果，消除身体部位在图像中占比小的感受野问题。

本发明授权一种身体部位识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种身体部位识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将待处理的图像输入已训练的识别模型，通过所述识别模型中的特征提取模块对所述图像进行特征提取，以得到特征图； 通过所述识别模型中的分割模块获取所述特征图和特征提取过程中产生的预处理中间特征，并基于所述特征图和所述预处理中间特征进行特征融合，并根据融合后的特征进行人体分割并输出人体分割图；所述预处理中间特征包括第一预处理中间特征、第二预处理中间特征和第三预处理中间特征； 通过所述识别模型中的分类模块获取所述特征图，并基于所述特征图进行身体部位的分类预测并输出各身体部位的分类结果； 基于所述特征图和所述预处理中间特征进行特征融合，包括： 通过所述分割模块中的上采样残差网络中的第一上采样残差块将所述特征图和第三预处理中间特征进行特征融合后再进行上采样处理，以获得第一结果中间特征，并将第一结果中间特征输入至所述上采样残差网络中的第二上采样残差块； 通过所述上采样残差网络中的第二上采样残差块将所述特征图进行第一倍数的上采样处理，并将上采样后的特征图、第一结果中间特征和第二预处理中间特征进行特征融合后再进行上采样处理，以获得第二结果中间特征，并将第二结果中间特征输入至所述上采样残差网络中的第三上采样残差块； 通过所述第三上采样残差块将所述特征图进行第二倍数的上采样处理，并将处理后的特征图、第二结果中间特征和第一预处理中间特征进行特征融合后再进行上采样处理，以获得融合后的特征。

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