发明专利已授权

一种人体姿态多通道卷积神经网络检测方法

📄 申请号：CN202210518089.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-05-12

公开号

CN114916928B

公开日

2023-08-04

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_11

IPC 分类号

A61B5_11 , A61B5_00 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

人机交互, 安防监控, 运动分析, 医疗康复

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摘要

本发明公开了一种人体姿态多通道卷积神经网络检测方法，包括以下步骤：S1：采集人体各项活动时传感器数据；S2：对采集的传感器数据进行预处理；S3：搭建多通道卷积神经网络模型；S4：将经过预处理的传感器数据输入到网络模型中进行训练；S5：模型已完成训练，获得人体姿态检测结果。本发明主要贡献是使用多通道卷积神经网络进行人体姿态检测，单独通道的卷积头对每个传感器的数据进行独立的特征提取，使提取特征的效果更加优秀，提升了人体姿态检测的准确性，在日常检测中本发明具有比传统方法更高的检测准确率。同时还优化了数据采集和数据处理的过程，使前期准备工作的复杂度降低。

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

一种针对摆臂行人的行人航位推算方法

当前第 / 件

基于分支限界法的区块链共识节点待打包数据选取方法(区块链交易拥堵/资源分配优化/智能筛选打包数据/公链共识节点收益优化/金融联盟链与私有链的合规性筛选)

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