发明专利 已授权

一种基于神经网络的人体行为识别方法及系统

📄 申请号:CN201810422265.9 📄 发布日:2026/07/28

著录项目信息

申请日
2018-05-04
公开号
CN108764059A
公开日
2018-11-06
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智能视频监控, 人机交互, 智能安防, 运动分析, 医疗监护

摘要

本发明公开一种基于神经网络的人体行为识别方法,解决穿戴式传感器数据的人体行为识别准确度不够高的问题。本发明首先通过穿戴式图像传感器采集的图像信息采用了灰度化处理,再对图像数据进行直方图均衡化处理,使用LSTM‑RNN神经网络算法对处理后的传感器的图像信息进行场景识别。对于穿戴式运动传感器的运动数据输入,使用LSTM‑RNN神经网络算法运动传感器的加速度信息进行动作识别。并将使用场景标记的运动序列在行为数据库中进行匹配,得到具体的行为信息。使用警报模块通知用户紧急信息。本发明通过这些方法的应用与系统中配套模块的支持对人体穿戴传感器数据完成行为识别,能够提高人体行为识别的准确性与稳定性,具有良好的实施性与实效性。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:128 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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