[发明专利]一种基于Transformer网络的多人行为识别方法在审
| 申请号： | 202110312085.7 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN113033657A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 曹菁菁;储洁;郭富康 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G08B21/04 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 潘杰 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Transformer网络的多人行为识别方法，包括：采集环境传感器数据集，基于时间序列的传感器数据作为输入进入到模型中，通过固定大小的滑动窗口进行采样；采样得到的事件被嵌入到初始向量中，然后添加位置编码以表示该事件在序列中的顺序，之后，向量进入Transformer网络的Encoder编码器；应用顶部全连接层对用户和活动的标签进行分类。本发明使用端到端的方法，避免了传统机器学习方法需要手工制作特征以及区分训练集测试集的过程。本发明用时间注意力机制使网络更关注对行为识别贡献最大的关键帧，能够有效解决深度神经网络自动提取特征时赋予时序数据同等重要性的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 transformer 网络 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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