[发明专利]一种基于机器学习的人体双源图像行为识别方法在审
| 申请号： | 201911393970.1 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111191588A | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 周培培;侯幸林;俞霖 | 申请（专利权）人： | 常州工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 王昊 |
| 地址： | 213032 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的人体双源图像行为识别方法，步骤包括：可见光图像的获取：采用CCD或CMOS图像传感器进行人体行为图像获取，对人体行为分类并打上标签；雷达数据集的构建：采用超宽带脉冲多普勒雷达模块进行人体行为信号的采集，将采集到的信号进行时序处理，生成加速度‑多普勒序列，每一组加速度‑多普勒序列作为一个单独的数据；将采集好的可见光图像与雷达数据集进行匹配，将图像与行为相对应；根据融合图像，行为的类别数，各类别之间的相关性综合选择一种识别框架，并在所述识别框架中输入为可见光图像、雷达数据集及其对应的行为标签；对识别框架进行训练，使其收敛。本发明有效提高在特殊环境中的行为识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 人体 图像 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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