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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911240544.4 | 专利名称: | 基于多特征融合N-BLSTM的人体复杂行为识别方法 |
申请日: | 2019-12-06 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/20搜分类 L LED芯片 人体搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/04/05 | 授权 | |
2020/05/22 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 201911240544.4 申请日: 2019.12.06 |
2020/04/28 | 公开 |