[发明专利]基于局部场景感知图卷积网络的行为识别方法有效
| 申请号： | 202110562771.X | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113255514B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘龙;黄炎航 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V40/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/764;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 曾庆喜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了的一种基于局部场景感知图卷积网络的行为识别方法，具体包括如下步骤：步骤1，获取人体行为数据集；步骤2，对步骤1得到的数据集使用经典姿态估计方法进行预处理，再利用骨骼信息获取骨骼关节点周围的局部场景信息；步骤3，搭建局部场景感知图卷积网络；步骤4，设计损失函数；步骤5，初始化神经网络参数；步骤6，训练搭建好的神经网络，将步骤2得到的结果作为输入，对应的实际行为类别标签作为输出，成批次地输入到网络中；步骤7，使用训练好的神经网络进行识别，得到未知类别样本的行为标签。解决了现有技术中存在的因为骨骼方法对场景信息感知能力弱，导致对于一部分较为依赖场景信息的动作识别效果较差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 场景 感知 图卷 网络 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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