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基于骨骼数据双通道深度可分离卷积的行为识别方法

📄 申请号：CN202010934403.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-09-08

公开号

CN112084934A

公开日

2020-12-15

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

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06K9_40 ,

技术画像

所属领域

行为识别行为识别深度学习卷积神经网络

应用场景

智能安防监控, 人机交互, 运动姿态分析, 虚拟现实, 医疗康复评估

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摘要

基于骨骼数据双通道深度可分离卷积的行为识别方法，属于人体姿态行为识别技术领域。它包括以下步骤:一、获取人体行为姿态关节骨骼点数据；二、对骨骼点数据处理提取行为空间特征；三、构建D2SE双通道深度可分离卷积层，在时间维度上提取行为时间特征；四、将图卷积上的空间信息和D2SE网络层上的时间信息叠加提取姿态行为的时空信息；步骤五、使用ReLu函数获取骨骼动作分类。本发明使用图卷积神经网络GCN和D2SE网络层，对人体姿态行为骨骼数据使用空间上的图卷积来提取空间信息，本发明基于双通道，在提高基于深度分离卷积架构性能的同时不会引入额外的复杂度，同时能使卷积层的参数明显缩减。

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

散体颗粒碰撞落点分布和碰撞恢复系数测量装置及方法

当前第 / 件

一种基于磁带导引AGV的多曲率圆周路径循迹控制方法

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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：20 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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