[发明专利]一种基于双通道异构神经网络的多模态人体动作识别方案在审
| 申请号： | 202110144941.2 | 申请日： | 2021-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN112700840A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 邢蒙蒙;曹慧;张俊忠;魏德健;刘静;杨锋 | 申请（专利权）人： | 山东中医药大学 |
| 主分类号： | G16H20/30 | 分类号： | G16H20/30;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 李桂存 |
| 地址： | 250355 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明针对居家康复锻炼的人群无法达到标准化的问题提出一种基于双通道异构神经网络的多模态人体动作识别方案，利用惯性传感器和深度相机分别捕捉待处理的人体动作过程的惯性传感器数据和深度视频数据，再利用卷积神经网络、长短期记忆网络分别对深度运动历史图和时序信号进行深度特征提取，将两个模态的深度特征通过级联的方式融合在一起，获得的特征融合数据输入分类器，从而完成人体动作具体类别的识别。本发明减少了异常数据和冗余数据对分类结果的影响，提取深度视频关键帧数据生成新的深度视频数据，突出关键数据，减少分类模型的计算复杂度，可以有效区分人体动作的具体类型，让用户可以实现无监督、标准化的家庭锻炼。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双通道 神经网络 多模态 人体 动作 识别 方案 | ||
【主权项】：
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