发明专利已授权

基于关节点-深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法

📄 申请号：CN202110060032.0 📄 发布日：2026/07/07

著录项目信息

申请日

2021-01-18

公开号

CN112668550B

公开日

2023-12-19

申请人

沈阳航空航天大学

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_80 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_08 , G06V10_764 , G06V10_40 , G06T7_13 , G06T7_90 ,

技术画像

所属领域

行为识别行为识别多模态数据融合计算机视觉

应用场景

视频监控, 智能安防, 人机交互, 运动分析, 医疗康复

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摘要

本发明公开了一种基于关节点‑深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法,包括如下步骤:步骤S1:构建关节点‑深度联合RGB关注特征图;步骤S2:采用卷积神经网络对关节点‑深度联合RGB关注特征图进行深层特征提取,并结合长短期记忆网络进行时序建模,得到最终识别结果。本发明提出了一种基于关节点‑深度联合关注RGB模态数据的双人交互行为识别方法,该方法中构建了一种新的多模态数据深度学习的融合框架,利用深度信息关节点信息对RGB数据模态进行关注,充分考虑双人交互运动中的交互关系,并结合CNN和LSTM进行时序建模,加强视频动作的时间依赖关系。

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

基于注意力机制和双流多域卷积神经网络的人体跟踪算法

当前第 / 件

一种基于树莓派和机器视觉的双黄蛋在线识别系统和方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：43 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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