[发明专利]一种基于自监督学习网络的动作识别办法在审
| 申请号： | 202010894661.9 | 申请日： | 2020-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN111967433A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 周伟;汪彦;郑福建;郭鑫;庞一然;易军;黄麟;王波;邓建华;张秀才 | 申请（专利权）人： | 重庆科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙) 50223 | 代理人： | 韩慧芳 |
| 地址： | 401331 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于自监督学习网络的动作识别办法，第一步使用OpenPose对视频流里的人体骨架信息进行提取，并将人体骨架信息制作成正负样本数据集，使用数据集训练动作分类模型ResNet‑56，初步训练好的动作分类模型用于初步判断输入动作和进一步的自监督训练；在训练动作分类器的同时利用深度学习模型YOLOv4检测视频流中的物体信息，将检测到的物体信息打上正负标签传入动作分类模型ResNet‑56中进行自监督学习训练，经过自监督后的动作分类模型有更高的检测精度和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 网络 动作 识别 办法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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