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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明涉及一种基于多语义分割网络的侧弯检测方法及模型，其中侧弯检测方法包括将一待识别图像分别输入至一训练好的多视角语义分割网络中的第一分割子网和第二分割子网中进行语义分割得到第一子网分割图和第二子网分割图，对两个子网分割图行不确定性最小化竞争合成一分割预测图像；将分割预测图像进行人体关键部位的识别与关键点匹配，得到多个匹配的关键点；根据多个匹配的关键点计算指标参数，并根据指标参数输出预测结果，通过多子网分别侧重学习分割图的图像特征，再结合不确定性最小化竞争提取二张图像的重要特征，合成一张高精度的分割预测图像，使得能够对待识别图像进行高精度分割，实现高精度的侧弯检测。
主权项：1.一种基于多语义分割网络的侧弯检测方法，其特征在于，包括：通过第一分割子网和第二分割子网对一待识别图像分别进行语义分割，所述待识别图像经过第一分割子网得到第一子网分割图，经过第一分割子网分割得到第二子网分割图；其中第一分割子网和第二分割子网组成形成多语义分割网络；对第一子网分割图和第二子网分割图进行不确定性最小化竞争，合成一分割预测图像；对所述分割预测图像进行人体关键部位的识别，裁剪出多个带有人体关键点的图像；对多个带有人体关键点的图像分别进行人体关键点检测，得到多个匹配的关键点；根据多个匹配的关键点计算多个指标参数，并根据指标参数输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种基于多语义分割网络的侧弯检测方法及模型
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