[发明专利]基于注意力机制的多流分段网络人体动作识别方法及系统有效
| 申请号： | 202010710145.6 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111931602B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 叶青;谭泽贤;张永梅 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司 11139 | 代理人： | 孙皓晨 |
| 地址： | 100144*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制的多流分段网络人体动作识别方法及系统，其方法包括以下步骤：将长视频分割为多段，对每段进行采样得到一个片段；将每个片段送入基于注意力机制的多流分段网络中，由稠密卷积神经网络和卷积注意力机制模块结合的特征提取网络分别对RGB图像和光流图进行特征提取，得到空间流和时间流输出；由基于OpenPose的关节点估计网络对RGB图像进行关节点估计，得到姿态估计输出；然后通过分段一致性函数分别对三路输出中的每一路产生段共识，获得空间流一致性预测结果、时间流一致性预测结果和姿态估计一致性预测结果；最后，将段共识产生的分类分数进行分数融合后再由softmax函数分类，得到全局分类识别，从而完成人体动作的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 分段 网络 人体 动作 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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