[发明专利]一种基于时空特征融合的实时动作识别方法在审
申请号: | 202110300133.0 | 申请日: | 2021-03-22 |
公开(公告)号: | CN113052059A | 公开(公告)日: | 2021-06-29 |
发明(设计)人: | 李宗民;张玉鹏;孙奉钰;张敏杰;刘玉杰 | 申请(专利权)人: | 中国石油大学(华东) |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
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地址: | 266580 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 时空 特征 融合 实时 动作 识别 方法 | ||
1.一种基于时空特征融合的实时动作识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
s1、通过摄像头获取人物动作的视频信息;
s2、将获取人物动作的视频信息上传到服务器;
s3、对上传的视频进行预处理,进行等间隔的分帧;
s4、使用动作检测器,对视频信息进行特征提取,使用时空特征融合方法,对视频信息进行时间域与空间域特征融合,完成特征提取;
s5、使用深度学习的方法,对特征进行综合分析,判断目标动作;
s6、将结果实时反馈。
2.根据权利要求1所述的一种基于时空特征融合的实时动作识别方法,其特征在于,所述步骤s1中,在目标人物运动的过程中获取视频特征信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于时空特征融合的实时动作识别方法,其特征在于,所述步骤s2中,完成对于s1中获取到的数据上传服务器进行分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于时空特征融合的实时动作识别方法,其特征在于,所述步骤s3中,完成对于数据的预处理,使用视频分帧技术,固定每秒提取16帧图片,提取连续的视频帧。
5.根据权利要求1所述的一种基于时空特征融合的实时动作识别方法,其特征在于,所述步骤s4中,特征提取的具体的处理过程如下:
s41、通过动作检测器,在步骤s3的基础上,完成对于每一帧图片目标动作的空间域特征提取工作;
s42、通过时空特征融合方法,在步骤s41的基础上,实现时间域与空间域特征的融合;
s43、通过特征融合技术,融合步骤s41与步骤s42提取的特征。
6.根据权利要求1所述的一种基于时空特征融合的实时动作识别方法,其特征在于,所述步骤s5中,根据s4提取的特征,送入深度学习分类器中进行目标人物动作判别。
7.根据权利要求1所述的一种基于时空特征融合的实时动作识别方法,其特征在于,所述步骤s6中,根据s5分析结果完成对待目标动作的实时反馈工作,以减少因时间滞后而引起的错误判别以及带来的财产损失。
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