[发明专利]一种基于深度特征的无约束重复动作计数方法有效
| 申请号： | 201910874723.7 | 申请日： | 2019-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN110598646B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 尹建芹;吴艳春;党永浩;刘小丽;刘知宜 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/77;G06V10/776;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京鼎德宝专利代理事务所(特殊普通合伙) 11823 | 代理人： | 牟炳彦 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度特征的无约束重复动作计数方法，其特征在于，具体步骤包括如下：构建BN‑Inception网络，并进行深度特征提取；将提取的深度特征进行降维，得到降维后的周期图；利用傅里叶变换对所述周期图进行分段阈值滤波，得到光滑的频率图；根据滤波后的频率图进行计数。本发明提供了一种基于深度特征的无约束重复动作计数方法，为了捕获较鲁棒的运动特征并有效的避免相机移动的干扰，对捕获的视频提取RGB和光流图,在此基础上使用深度ConvNets进行特征提取，基于特征值寻找体现重复动作的运动规律，使用变周期的傅里叶变换来处理复杂场景的非静止的视频动态，获取明显的运动频率，更好的统计重复运动次数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 无约束 重复 动作 计数 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度特征的无约束重复动作计数方法，其特征在于，具体步骤包括如下：/n构建BN-Inception网络，并进行深度特征提取；/n将提取的深度特征进行降维，得到降维后的周期图；/n利用傅里叶变换对所述周期图进行分段阈值滤波，得到光滑的频率图；/n根据频率图进行计数。/n
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