[发明专利]一种基于多尺度特征神经网络的人体行为识别方法在审
| 申请号： | 202110471890.4 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113343760A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 王永雄;秦宇龙;刘智华 | 申请（专利权）人： | 暖屋信息科技（苏州）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张俊范 |
| 地址： | 215500 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征神经网络的人体行为识别方法，包括对视频样本进行数据分类，数据增强等预处理操作，获得相应的视频序列作为网络的输入数据，设计了类残差连接的多尺度特征模块，通过对输入特征的通道维度进行分割和重组处理，获取多种尺度的时空特征。并以多尺度特征模块为核心，构建残差机构的多尺度特征神经网络，通过输入数据中的训练样本，进行卷积、池化等操作，提取各动作的时空特征，训练优化多尺度特征神经网络。最后将待测数据输入到该网络中，进行多尺度时空特征的提取以及计算各类行为的概率，完成人体行为识别。本发明能够在视频数据中提取多种尺度的时空特征，有效地提高网络的特征表达能力和人体行为识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 神经网络 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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