[发明专利]一种基于虚拟姿态样本合成的异常步态行为识别方法有效
| 申请号： | 201911321748.0 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111062340B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 罗坚;江沸菠;黎梦霞 | 申请（专利权）人： | 湖南师范大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 欧阳迪奇 |
| 地址： | 410081 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于虚拟姿态样本合成的异常步态行为识别方法。使用三维参数化的异常步态真实训练样本对虚拟姿态样本合成模型进行训练，然后使用训练完成的模型来生成虚拟样本，再利用真实训练样本和虚拟样本对SoftMax异常步态行为分类器进行训练，训练完成后即能够通过分类器对采集的异常步态行为进行准确识别。本发明所采用的虚拟姿态样本合成方法和特征调制机制，可以有效解决人体异常步态真实训练样本少的问题，显著提高异常步态行为检测和识别模型的鲁棒性，具有广泛的应用前景，包括：危险区域异常步态行为识别，老龄人异常步态行为检测，智能驾驶和安防中的行人步态行为分析等，有很好的经济和社会效益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 虚拟 姿态 样本 合成 异常 步态 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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