骨架序列中基于局部关节点轨迹时空卷的行为识别方法
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专利申请号：
CN201910711578.0
专利类型：
发明专利
技术分类：
G06V40/20(2022.01)I
专利有效期：
2039-08-02
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专利信息
专利名称：骨架序列中基于局部关节点轨迹时空卷的行为识别方法
商品编号：5684761
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申请日期：2019-08-02
公开/公告号：CN110555387A
授权公告日/公开日：2019-12-10
申请/专利权人：
华**学
发明/设计人：
张**
主分类号：G06V40/20(2022.01)I
IPC分类号：G06V40/20(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/50(2022.01)I;G06V10/62(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I
说明书摘要免费下载摘要
本发明属于人工智能技术领域，公开了一种骨架序列中基于局部关节点轨迹时空卷的行为识别方法，自输入的RGB视频数据和骨架关节点数据中提取局部关节点轨迹时空卷；利用基于RGB视频数据集的预训练模型提取图像特征；对训练集中每个关节点的每一种不同的特征分别构建码本并且分别进行编码，将n个关节点的特征串联为特征向量；利用SVM分类器进行行为分类与识别。本发明将手工特征以及深度学习特征融合，并使用深度学习方法提取局部特征，多种特征的融合可以达到一个稳定且准确的识别率；本发明使用姿态估计算法估计的2D人体骨架以及RGB视频序列提取特征，成本较低，且精度较高，应用于真实场景有着重要的意义。
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