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摘 要:本发明涉及一种基于时空特征融合的步态分类方法,首先对步态视频进行随机稀疏时序采样得到时序步态图像集,并在此基础上,通过对时序增强子网络和残差子网络的输出融合大幅度提升了对空间维度和时间维度上步态信息的提取能力,从而缓解了步态视频采集视角变化和着装不同等因素对步态特征提取的干扰,有效地提升了步态分类的正确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010750583.5 | 专利名称: | 一种基于时空特征融合的步态分类方法 |
申请日: | 2020-07-30 | 申请/专利权人 | 中国计量大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258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: | 2023-11-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111898533B | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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 |