发明专利已授权

基于多尺度时空主题图卷积网络的动作识别方法与系统

📄 申请号：CN202310369403.2 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2023-04-07

公开号

CN116453218B

公开日

2026-06-30

申请人

重庆邮电大学

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_46 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

动作识别动作识别图卷积网络深度学习

应用场景

视频监控, 人机交互, 智能安防, 运动分析, 智慧城市

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摘要

本发明请求保护一种基于多尺度时空主题图卷积网络的人体动作识别方法与系统，属于姿态领域。该方法具体包括：S1利用关键点置信度和亲和度预测网络对输入的图像数据进行骨骼特征关键点提取，生成待识别的特征图；S2构建基于主题的人体骨骼的邻接矩阵，并增加四肢区域节点的划分策略，对每对关节点之间存在的联系建立主题图卷积网络；S3对人体骨骼邻接节点的骨骼特征，利用多尺度特征提取方法，建立多尺度主题图卷积网络；S4建立多尺度时空主题图卷积网络模型；S5日常环境下实现常见动作的检测，当视频图像内的人发生危险动作时，及时通知工作人员。本发明能够在不提高模型的复杂度的情况下提高模型的准确率，同时结合现实生活需要实现人体动作识别。

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BERT和无池化卷积神经网络的文本分类方法

当前第 / 件

一种基于CGAN-MAML-ResNet的少样本图像分类方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V40_20)

G06V40_10 G06V40_12 G06V40_13 G06V40_14 G06V40_145 G06V40_16 G06V40_18 G06V40_19 G06V40_20 G06V40_30 G06V40_40 G06V40_50 G06V40_70 覆盖13个领域

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