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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110564099.8 | 专利名称: | 一种基于自适应图卷积神经网络的动作识别方法和装置 |
申请日: | 2021-05-24 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/20搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113378656B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |