[发明专利]一种基于多任务学习的无设备人员动作识别和位置估计方法在审
| 申请号： | 202111077221.5 | 申请日： | 2021-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN113822350A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 颜俊;万凌鹏;曹艳华 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 范丹丹 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于多任务学习的无设备人员动作识别和位置估计方法，该方法包括离线阶段和在现阶段，在离线阶段，对每张CSI图像加上动作,X轴和Y轴等三个标签后形成训练集，再将训练集送入到多任务网络中进行学习训练并保存模型；在线阶段，将获得的CSI图像送入训练好的多任务网络模型中，进行动作识别和位置估计。本发明利用硬参数共享机制的多任务深度神经网络，在主干网络只研究网络参数的相关关系，侧重各个任务之间的相互关系和作用，而忽略了其特异性。而在分支网络中，结构相互独立，保留各个任务的特异性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 设备 人员 动作 识别 位置 估计 方法 | ||
【主权项】：
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