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申请/专利权人：北京理工大学珠海学院
申请日：2024-02-05
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118038550A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06V10/80;G06V20/40;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/764;G06F17/16;G06F17/18
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明提供一种基于ViT和ST‑GCN的红外人体行为识别方法，其包括获取红外视频数据；构建Lite‑ViTAPose姿态估计模块，利用Lite‑ViTAPose姿态估计模块提取红外视频中每一帧的人体姿态，将提取到的人体姿态经过处理、转换形成骨骼序列，作为网络输入；其中，Lite‑ViTAPose姿态估计模块包括基于多尺度特征融合的MobileViT模块和基于残差双头注意力机制的多人姿态估计器DAs‑MPPE；构建2s‑ViTGCN行为估计模块，基于输入的骨骼序列，利用2s‑ViTGCN提取该骨骼序列的时空特征，从而识别出人体的动作；其中，2s‑ViTGCN行为估计模块包括双流神经网络、ViTGCN块以及ViTGCN层。本发明将Lite‑ViTAPose模块和2s‑ViTGCN行为估计模块结合进行红外人体行为识别，有效克服了现有红外人体行为识别技术中存在的弊端。
主权项：1.一种基于ViT和ST-GCN的红外人体行为识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取红外视频数据；构建Lite-ViTAPose姿态估计模块，利用Lite-ViTAPose姿态估计模块提取红外视频中每一帧的人体姿态，将提取到的人体姿态经过处理、转换形成骨骼序列，作为网络输入；其中，所述Lite-ViTAPose姿态估计模块包括基于多尺度特征融合的MobileViT模块和基于残差双头注意力机制的多人姿态估计器DAs-MPPE；构建2s-ViTGCN行为估计模块，基于输入的骨骼序列，利用2s-ViTGCN提取该骨骼序列的时空特征，从而识别出人体的动作；其中，所述2s-ViTGCN行为估计模块包括双流神经网络、ViTGCN块以及ViTGCN层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学珠海学院 一种基于ViT和ST-GCN的红外人体行为识别方法
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