[发明专利]基于精细空间网络的人体动作识别方法在审
| 申请号： | 201910386926.1 | 申请日： | 2019-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN110378194A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 吴春雷;曹海文;王雷全;魏燚伟;张卫山 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于精细空间网络的人体动作识别方法，它属于基于视频的人体动作识别技术领域，解决了传统的动作识别方法存在局部细节空间信息丢失的问题。本发明由空间网络和堆叠空间网络构成，以多个视频帧作为输入，空间网络选用BN‑Inception网络结构提取高级语义标签信息进行动作识别。堆叠空间网络以端到端的方式融合多层特征，选用BN‑Inception网络结构作为编码器，在高级语义标签的监督下提取多层次、高分辨率的空间特征，选用反卷积层和残差连接层作为解码层提取局部细节空间特征，并通过堆叠空间融合层进行聚合产生局部细节空间特征信息和多层次、高分辨率的空间特征进行动作识别。最后将两个空间网络得到的分数进行融合，产生最终的动作识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 空间网络 动作识别 人体动作识别 堆叠空间 局部细节 空间特征 高分辨率 高级语义 网络结构 精细 空间特征信息 解码 标签信息 空间信息 编码器 传统的 反卷积 连接层 融合层 视频帧 融合 准确率 残差 多层 聚合 标签 视频 网络 监督 | ||
【主权项】：
1.基于精细空间网络的人体动作识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.将原始视频V平均分为T段S1,S2,…,ST(T为经验值T＝3)，从每个子段中随机采样一帧作为精细空间网络的输入，所述原始视频为原始视频训练样本或待识别原始视频。S2.构建空间网络和堆叠空间网络组成精细空间网络。S3.将步骤S1中采集的图片输入至精细空间网络中对精细空间网络进行训练，使得损失函数最小。S4.将测试样本中的图片输入到上述已训练完成的精细空间网络中进行测试，再进行组间融合入，最后完成基于视频的人体动作识别。
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