[发明专利]基于骨骼数据双通道深度可分离卷积的行为识别方法在审
| 申请号： | 202010934403.9 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112084934A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 邱飞岳;孔德伟;章国道;王丽萍;陈宏;郭海东;姜弼君 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06K9/40 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 周红芳;朱盈盈 |
| 地址： | 310006 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于骨骼数据双通道深度可分离卷积的行为识别方法，属于人体姿态行为识别技术领域。它包括以下步骤:一、获取人体行为姿态关节骨骼点数据；二、对骨骼点数据处理提取行为空间特征；三、构建D2SE双通道深度可分离卷积层，在时间维度上提取行为时间特征；四、将图卷积上的空间信息和D2SE网络层上的时间信息叠加提取姿态行为的时空信息；步骤五、使用ReLu函数获取骨骼动作分类。本发明使用图卷积神经网络GCN和D2SE网络层，对人体姿态行为骨骼数据使用空间上的图卷积来提取空间信息，本发明基于双通道，在提高基于深度分离卷积架构性能的同时不会引入额外的复杂度，同时能使卷积层的参数明显缩减。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 骨骼 数据 双通道 深度 可分离 卷积 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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