[发明专利]一种基于深度学习的人体行为识别算法在审
| 申请号： | 202010676134.0 | 申请日： | 2020-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN111860278A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 张鹏超;罗朝阳;徐鹏飞;刘亚恒 | 申请（专利权）人： | 陕西理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 李鹏 |
| 地址： | 723000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的人体行为识别算法，(1)对输入视频段进行预处理；(2)构建网络模型RD3D；(3)定义损失函数、准确率和优化器的操作；(4)训练网络模型包括以下子步骤：(41)初始化参数；(42)学习率为0.0001，batchsize为16；(43)由RD3D模型前向传播的值与真实标签计算损失，并将该损失通过反向传播更新权重参数；(44)训练100个epoch后结束训练；(5)测试结果。本发明从特征角度来追求识别算法精度，克服了目前算法对数据集严重依赖的问题，降低了对数据集类型的敏感度，可以应用在任意行为识别数据集上。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人体 行为 识别 算法 | ||
【主权项】：
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