[发明专利]面向课堂场景的人体行为识别方法在审
| 申请号： | 201910674395.6 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110414415A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 戴忠健;顾晓炜;魏鹏宇 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 人体行为识别 课堂 场景 学生 记录 分类识别 核心场景 教学评估 课堂学习 模型计算 人体检测 视频分割 授课老师 行为识别 学生课堂 学校教育 训练模型 重要意义 自动识别 统计分析 多管道 数据集 书写 学习 跟踪 观察 评估 教学 制作 | ||
【权利要求书】：
1.面向课堂场景的人体行为识别方法，其特征是：利用YOLO_V3与Deepsort实现课堂中学生个体的识别与跟踪，将每个个体从视频中分割出来，并按照端坐、书写、趴桌、左顾右盼、举手、起立等常见行为分类制作训练集。提出改进的3D多管道模型，将制作的训练集输入模型进行训练。通过测试集的检验，得到比较好的识别精度。
2.根据权利要求1所述的面向课堂场景的人体行为识别方法，其特征是：利用YOLO_V3与Deepsort采集数据集，并以此来在改进的3D CNN模型进行训练，继而得到较好的姿态识别精度。
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