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一种结合多模态特征分析与神经网络的羽毛球运动员犯规动作识别方法

Name: 一种结合多模态特征分析与神经网络的羽毛球运动员犯规动作识别方法
Brand: 广东工业大学
SKU: 2020113645787
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011364578.7 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2020-11-27

公开号

CN112396018B

公开日

2023-06-06

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_20

IPC 分类号

G06V40_20 , G06V10_762 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

动作识别动作识别神经网络多模态特征分析

应用场景

体育比赛裁判辅助, 运动动作分析, 视频智能监控

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摘要

本发明公开了一种结合多模态特征分析与神经网络的羽毛球运动员犯规动作识别方法，包括：实时提取运动员的人物图像、运动姿态序列、光流数据；将人物图像送入双流网络的空间流网络中，获取运动员空间特征；将运动姿态序列作为有向图传入多层的图卷积神经网络中，获得运动员运动时的姿态时空特征；将每一帧光流数据先经过卷积神经网络提取特征后再送入时间关系网络，获取运动员的光流运动信息特征；分别将得到的三种特征两两配对，得到三种聚合特征并分别送入卷积神经网络中，得到三种融合特征并将其加权融合得到最终的整体人体多模态融合运动特征，将其送入全连接网络中得到最终的动作分类识别结果。本发明提高了运动员犯规动作识别准确度。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

三维形貌图像信息解译的方法、装置、设备及存储介质

当前第 / 件

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