发明专利已授权

一种基于可学习PL-GCN和ECLSTM的骨骼动作识别方法

Name: 一种基于可学习PL-GCN和ECLSTM的骨骼动作识别方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2022100501160
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210050116.0 📄 发布日：2026/06/15

著录项目信息

申请日

2022-01-17

公开号

CN114529984B

公开日

2024-09-24

申请人

重庆邮电大学

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 , G06V40_10 , G06V20_40 , G06T7_73 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06N3_0442 , G06V10_764 , G06N3_042 , G06N3_045 ,

技术画像

所属领域

动作识别动作识别图卷积网络循环神经网络

应用场景

智能监控, 人机交互, 运动分析, 虚拟现实, 医疗康复

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摘要

本发明请求保护一种基于可学习PL‑GCN和ECLSTM的骨骼动作识别方法，涉及动作识别领域。可以解决骨骼动作识别过程中关键帧和显著运动关节的特征捕获能力有限和相似动作分类能力较弱等问题，该方法包括：针对相似动作识别易混淆的问题提出了一种可学习图卷积网络(PL‑GCN)用于改善模型的物理结构；针对关键帧捕获能力较弱的问题提出了特征增强的长短时记忆网络(ECLSTM)用于增强时序特征；利用骨骼序列数据的图拓扑结构完成骨骼图的构建；融合来自图卷积后的空间特征和由ECLSTM网络提取后的时序特征；对融合后的特征经过平均池化、卷积后进行最后的特征分类。本专利提出的方法在动作识别进度，算法复杂度以及特征提取能力均优于当前的一些方法。

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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

20240924

✅ 授权

20220610

?? 实质审查的生效：

20220524

📄 公开

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