发明专利已授权

基于骨骼时空及动态信息的双流卷积神经网络动作识别方法

📄 申请号：CN202010539760.5 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2020-06-15

公开号

CN111695523B

公开日

2023-09-26

申请人

浙江理工大学

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_82 , G06N3_0464 , G06V10_30 , G06V10_764 , G06V20_40 , G06T3_60 , G06T5_30 ,

技术画像

所属领域

动作识别动作识别卷积神经网络骨骼关键点分析

应用场景

智能安防, 人机交互, 运动分析, 视频监控, 医疗康复

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摘要

本发明公开了一种基于骨骼时空及动态信息的双流卷积神经网络动作识别方法，计算机视觉图像与视频处理领域，用于解决复杂场景下基于骨骼信息动作识别方法识别率低的问题，要点是：(1)输入骨骼序列，将所获取的骨骼序列进行坐标系转换；(2)基于转换后的坐标信息构建骨骼空时特征图及关节运动速度图；(3)基于运动显著性及形态学算子分别增强骨骼空时特征图及关节运动速度图特征；基于双流卷积神经网络深度融合增强后的骨骼空时特征图及关节运动速度图以实现动作分类，效果是对具有视角变化、丰富噪声以及细微差别动作等复杂场景，可有效提高动作识别准确率。

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

一种水溶性且表面功能化的稀土纳米材料的制备方法

当前第 / 件

高温高压含气透平实验装置

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