发明专利已授权

一种基于多分支融合图卷积网络的健身动作识别方法

Name: 一种基于多分支融合图卷积网络的健身动作识别方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2024115243029
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411524302.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-10-30

公开号

CN119296177B

公开日

2025-09-30

申请人

浙江工业大学

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_08 , G06N3_0455 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络图卷积网络动作识别深度学习

应用场景

智能健身, 运动姿态分析, 人机交互, 体育训练辅助, 健康监测

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摘要

本发明公开提出了一种创新的多分支特征融合自适应图卷积网络，旨在突破传统动作识别技术在高维度复杂运动分析中的局限。该方法融合了自适应图卷积网络AGCN和时间通道聚合图卷积网络TCA‑GCN，构建了一个高效的多分支特征融合框架。并以Transformer为核心组件，进一步优化了异质特征的整合，显著提升了特征的互补性和表达能力。通过将视觉骨架数据转化为图结构，本发明充分利用了人体骨架图像的固有特性，实现了对骨架运动高阶特征的精确提取与整合。开发了一种多分支融合策略，将AGCN的动态更新能力与TCA‑GCN在时间通道特征提取上的优势相结合，在公共基准数据集上的实验验证表明，显著提高了对运动中关键骨骼节点的识别精度。

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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

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当前第 / 件

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