发明专利已授权

基于多特征融合CNN-BLSTM的人体复杂行为识别方法

📄 申请号：CN201911240544.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-12-06

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_764 , G06V10_82 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法视频行为识别深度学习

应用场景

智能视频监控, 安防预警, 人机交互, 智慧城市, 运动分析

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摘要

一种基于多特征融合CNN‑BLSTM的人体复杂行为识别方法包括如下步骤：通过滑动窗口对连续的传感器数据进行分割，对分割后的传感器数据提取特征，并通过特征选择算法，对这一系列人工提取特征进行筛选，保留优势特征；将分割后的行为数据输入深度学习模型进行训练，首先通过卷积神经网络进行一维卷积池化处理，再通过双向长短期记忆神经网络，使用平均池化层对双向长短期记忆神经网络输出的状态进行显著性特征提取，最后将池化后的特征向量与先前提取的优势特征向量融合，作为全连接层的输入特征，得到复杂行为识别的输出。本发明能充分挖掘传感器数据特征，提高人体复杂行为识别准确率。

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

20220405

✅ 授权

20200522

?? 实质审查的生效：

20200428

📄 公开

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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：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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