发明专利 已授权

一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置

📄 申请号:CN202110564099.8 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2021-05-24
公开号
CN113378656B
公开日
2023-07-25
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

视频监控, 智能安防, 人机交互, 运动分析, 虚拟现实

摘要

本发明公开了一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置,方法包括:S1,生成人体骨骼数据集;S2,将相邻骨骼边之间的角度作为深层次的空间特征;S3,计算得到每个关键节点的平均能量变化值,将其作为深层次的时间特征;S4,构建双流图卷积神经网络;S5,对双流图卷积神经网络进行扩展,并联2个新增子网络,搭建动作识别模型,新增子网络分别用于对空间特征和时间特征进行处理的子网络;该动作识别模型用于同时对关节数据、骨骼数据、深层次的空间特征和深层次的时间特征进行处理,计算得到对应的动作类型。本发明能够有效提高图卷积网络在动作识别领域的识别精度。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN113378656B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20230725
✅ 授权
20210928
?? 实质审查的生效 :
20210910
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:28 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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