发明专利已授权

基于姿态关节点的长时程快慢网络融合的行为识别方法

📄 申请号：CN201910274983.0 📄 发布日：2026/07/27

著录项目信息

申请日

2019-04-08

公开号

CN110059598B

公开日

2021-07-09

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

网络融合行为识别姿态估计深度学习网络融合

应用场景

智能视频监控, 人机交互, 运动动作分析, 安防监控, 健康监测

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摘要

本发明提出了一种基于姿态关节点的长时程快慢网络融合的行为识别方法，包括如下步骤：利用图卷积网络自动捕捉空间和时序内关节点结构特征和轨迹特征的模式；通过特征拼接网络模型生成每个视频片段的整体时空特征，并按片段顺序串接形成视频的整体时空特征，然后在卷积网络的高层融合输入视频中提取的RGB特征和姿态关节点特征；将两种特征通过支持向量机分类器，经过加权融合的方式输出该视频行为的分类结果。本发明通过提取姿态关节点特征，大大减少了数据量，去除了冗余信息。同时提取长时程多帧图像序列中的时空特征来进行特征补偿，提高了视频复杂行为的识别率和鲁棒性。

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

一种基于私有信息的跨领域场景识别方法

当前第 / 件

一种高精度分布式AOA定位系统及方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_00)

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