[发明专利]基于多尺度注意力图卷积网络的人体行为识别方法在审
| 申请号： | 202110719880.8 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113343901A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 宋涛;杨鑫;赵明富;刘冠廷;雷雨;刘帅;吴德操;龙邹荣;邢影 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 黄河 |
| 地址： | 400054 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及人体行为识别技术领域，具体涉及基于多尺度注意力图卷积网络的人体行为识别方法，包括：获取待识别的原始3D骨架图序列；将所述原始3D骨架图序列输入经过预先训练的人体行为识别模型中：首先通过多分支输入模块从所述原始3D骨架图序列中提取关节信息、骨架信息和运动信息作为行为特征数据；然后通过多尺度注意力图卷积模块基于所述行为特征数据学习3D骨架关节点的相关性，提取各种行为在不同持续时间的时序信息；最后通过全局注意力池化层识别原始3D骨架图序列对应的人体行为；输出对应的人体行为识别结果。本发明中的人体行为识别方法能够兼顾人体行为识别的准确性和效率，从而能够保证人体行为识别的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 注意 力图 卷积 网络 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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