[发明专利]基于深度学习的举手动作识别方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910647658.4 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN110399822A | 公开（公告）日： | 2019-11-01 |
| 发明（设计）人： | 田志博;朱博 | 申请（专利权）人： | 思百达物联网科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京万思博知识产权代理有限公司 11694 | 代理人： | 刘冀 |
| 地址： | 100000 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度学习的举手动作识别方法、装置及存储介质。其中，该方法，包括：获取包含待识别对象的上肢的图像；利用基于深度学习训练的特征提取模型，确定所述待识别对象的上肢的多个特征点在所述图像中的位置信息；以及根据所确定的位置信息，利用预先设置的分类模型，判定所述待识别对象是否做出举手动作。本公开可以同时从多路图像采集设备中获取图像数据，使用深度学习训练的特征提取模型实时得出待识别对象的上肢的多个特征点在图像中的位置信息，然后根据所确定的位置信息，利用预先设置的分类模型，实时判定待识别对象是否做出举手动作，不需重复计算，可以识别举手意图且检测精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 上肢 特征提取模型 存储介质 动作识别 分类模型 学习训练 预先设置 特征点 图像 获取图像数据 采集设备 多路图像 实时判定 重复计算 判定 学习 检测 申请 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的举手动作识别方法，其特征在于，包括：获取包含待识别对象的上肢的图像；利用基于深度学习训练的特征提取模型，确定所述待识别对象的上肢的多个特征点在所述图像中的位置信息；以及根据所确定的位置信息，利用预先设置的分类模型，判定所述待识别对象是否做出举手动作。
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