[发明专利]基于深度强化学习的行为预测方法及装置有效
| 申请号： | 201810067588.0 | 申请日： | 2018-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN108256489B | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 鲁继文;周杰;陈磊;段岳圻 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的行为预测方法及装置，其中，方法包括：通过视频图像的帧提取人体骨架信息的动作特征；将动作特征根据人体机构化信息进行特征编码；通过深度强化学习对人体行为过程中有效的部位进行筛选，以预测人的行为。该方法通过在人体的重要位置提取局部图像块，利用图像块的特征的有序排列，从而在预测过程用有效地利用人体的结构化信息，有效地提升了行为预测的精度和性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 行为 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度强化学习的行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过视频图像的帧提取人体骨架信息的动作特征；将所述动作特征根据人体机构化信息进行特征编码；以及通过深度强化学习对人体行为过程中有效的部位进行筛选，以预测人的行为。
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