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龙图腾网获悉广联达科技股份有限公司申请的专利行人图像质量的评估方法、装置、设备和可读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：CN116092123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310141412.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权行人图像质量的评估方法、装置、设备和可读存储介质是由王洋设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人图像质量的评估方法、装置、设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行人图像质量的评估方法、装置、设备和可读存储介质，该方法包括：获取批量原始行人图像，对原始行人图像添加质量因子标签，生成训练集，其中，质量因子包括行人有无、遮挡、光照、模糊和姿态；将训练集输入至初始的深度学习模型进行训练，直到模型的loss值趋向于收敛时，停止训练模型，获得行人图像质量评估模型；获取待检测行人图像；基于行人图像质量评估模型对待检测行人图像进行识别处理，获得待检测行人图像的质量评估结果。基于本申请，解决了现有技术中采用模板匹配或者单一维度的深度学习无法对行人图像进行精准识别的技术问题。

本发明授权行人图像质量的评估方法、装置、设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种行人图像质量的评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取批量原始行人图像，对所述原始行人图像添加质量因子标签，生成训练集，其中，所述质量因子包括行人有无、遮挡、光照、模糊和姿态； 将所述训练集输入至初始的深度学习模型进行训练，直到模型的loss值趋向于收敛时，停止训练模型，获得行人图像质量评估模型；其中，所述行人图像质量评估模型能够从行人有无、遮挡、光照、模糊、姿态五个不同类型的维度对行人图像进行识别； 获取待检测行人图像； 基于所述行人图像质量评估模型对所述待检测行人图像进行识别处理，获得所述待检测行人图像的质量评估结果； 所述对所述原始行人图像添加质量因子标签，包括： 对所述原始行人图像进行分类，获得行人图像集和背景图像集，并为所述行人图像集中的图像添加有行人标签、为所述背景图像集中的图像添加无行人标签； 将所述行人图像集随机裁剪，并对所述行人图像集中的原始图像和裁剪得到的图像添加不同遮挡级别的质量因子标签； 基于预设特征识别算法分别确定所述行人图像集的光照、模糊和姿态的特征值，根据确定的特征值分别对所述行人图像集中的图像添加光照、模糊和姿态对应的不同级别的质量因子标签； 所述将所述行人图剪得到的图像添加不同遮挡级别的质量因子标签，包括： 对所述行人图像集中的原始图像添加无遮挡标签； 对所述行人图像集进行随机裁剪，提取出包含行人的局部图像，并为所述局部图像添加一级遮挡标签； 获取裁剪后包含行人的局部图像和所述行人图像集的原始图像中的行人位置信息，将所述行人位置信息与所述局部图像、所述行人图像集的原始图像分别进行坐标融合，确定融合后的图像包含的人像数量，通过所述人像数量筛选出包含多人的行人图像，并对所述包含多人的行人图像添加二级遮挡标签。

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