申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809372A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V20/40;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及一种人体姿态信息引导的步态识别系统，属于步态识别领域，包括：步态轮廓图像序列采集模块：用于得到步态轮廓图像序列；人体骨架序列采集模块：用于对人体骨架进行提取；混合注意力机制的空间特征提取模块：用于获取步态空间特征；多尺度时间注意力模块：用于对步态轮廓图像序列建模不同时间尺度上的特征；时空特征拼接模块：用于形成步态时空特征；姿态与轮廓特征融合模块：用于获得姿态特征；特征级联模块：用于融合人体姿态信息与步态轮廓序列；训练模块：用于训练步态识别模型；步态识别模块：利用训练好的步态识别模型对视频中的步态进行识别。

主权项：1.一种人体姿态信息引导的步态识别系统，其特征在于：包括：步态轮廓图像序列采集模块：用于从视频中获取顺序帧并进行预处理，得到步态轮廓图像序列；人体骨架序列采集模块：用于对人体骨架进行提取，然后与步态轮廓图像进行对应的剪裁操作；混合注意力机制的空间特征提取模块CBAM-SFE：用于对步态轮廓图像序列进行特征提取，获取步态空间特征；多尺度时间注意力模块MS-TA：用于对步态轮廓图像序列建模不同时间尺度上的特征；时空特征拼接模块：用于将时间特征与空间特征按通道维度拼接在一起形成步态时空特征；姿态与轮廓特征融合模块PSFF：用于将人体骨架序列通过ST-GCN进行处理获得姿态特征；特征级联模块：用于将得到的步态时空特征与姿态特征进行级联，得到融合人体姿态信息与步态轮廓序列的特征向量；训练模块：通过三元组损失函数训练步态识别模型；步态识别模块：利用训练好的步态识别模型对视频中的步态进行识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 人体姿态信息引导的步态识别系统

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