申请/专利权人：河海大学;南京荟英电子科技有限公司

申请日：2024-02-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746512A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V10/62;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08;G06T7/246;G06T7/269

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于双流点云序列的行为识别方法，涉及行为识别技术领域，首先采集数据并进行数据预处理，将深度序列转换为点云序列输入到本方法的双流网络中；采用静态点云技术将虚拟动作转换成点云序列模块，再将点云序列抽象为虚拟动作序列，以便于对每一帧的外观结构进行编码；使用双流网络框架来对虚拟动作序列进行建模；通过引入运动流模块来捕捉沿时间维度的动态变化；在数据训练过程中本方法采用联合损失策略来提高双流网络的动作预测精度，本发明在三个公开可用的数据集上进行了大量的实验，实验结果表明本发明明显优于现有技术的方法。

主权项：1.一种基于双流点云序列的行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤S1、通过帧选择方法将深度序列转化为点云序列；S2、使用静态点云方法作为虚拟动作生成序列模块，将点云序列抽象为虚拟动作序列；S3、构建用于对虚拟动作序列进行建模的双流网络，双流网络包括外观流模块和运动流模块，外观流模块用于收集人类外观信息，计算外观流的动作得分；运动流模块用于跨帧捕获虚拟人类动作的运动信息，并对运动信息进行建模，计算运动流的动作得分；S4、将双流网络中外观流的动作得分和运动流的动作得分进行融合，对人类动作进行识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学;南京荟英电子科技有限公司 一种基于双流点云序列的行为识别方法

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