[发明专利]一种基于深度学习的人体行为的识别方法在审
| 申请号： | 202111576609.X | 申请日： | 2021-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN114220176A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 王计斌;陈大龙 | 申请（专利权）人： | 南京华苏科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/40;G06V10/75;G06V10/774;G06K9/62;G06T7/246;G06T7/277;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京北辰联和知识产权代理有限公司 32350 | 代理人： | 陆中丹 |
| 地址： | 211300 江苏省南京市高淳*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习的人体行为的识别方法，包括步骤：S1收集数据：采集数据，形成数据集；S2数据集处理：输入数据集，并对数据集中的数据进行人员检测及跟踪，并通过人体姿态估计提取每个数据集的骨骼信息，并进行姿态估计，获得姿态估计结果；S3危险行为分析：使用数据集训练并构建ST‑GCN识别模型，再将姿态估计结果输入ST‑GCN识别模型进行危险行为分析和识别，获得识别结果并输出识别结果。利用目标检测的YOLO V4算法进行人体检测，再对人体进行目标跟踪，此处采用的是DeepSort跟踪算法，利用OpenPose进行骨骼关节点的提取，最终将骨骼序列利用ST‑GCN识别模型进行人体行为识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人体 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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