一种基于深度学习的伤员营救生命检测和定位方法

本发明公开了一种基于深度学习的伤员营救生命检测和定位方法，S1.采集并时间同步多目RGB‑D图像、激光雷达点云、毫米波生命体征雷达数据和红外热像数据；S2.输出像素级语义掩膜；S3.生成伤员语义点云；S4.形成度量‑语义双地图数据集；S5.生成生命体征评分并写入度量‑语义双地图数据集；S6.更新度量‑语义双地图数据集中的伤员动态锚点属性；S7.基于更新后的度量‑语义双地图数据集，计算每个伤员动态锚点的三维坐标和救援优先级排序，生成避开风险语义区域的避障优化导航路径。本发明有效提升救援效率与安全性。