[发明专利]一种基于轻量注意力卷积神经网络的步态识别方法和系统在审
| 申请号： | 202110506008.5 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113139499A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 孙方敏;李烨;黄浩华 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于轻量注意力卷积神经网络的步态识别方法和系统。该方法包括：将采集的三轴加速度和三轴角速度步态数据输入轻量级卷积神经网络提取步态特征，该轻量级卷积神经网络在时间轴上进行一维卷积计算，分别提取加速度单轴信号和角速度单轴信号内的特征，并采用二维卷积对所提取的六轴信号特征融合；对于轻量级卷积神经网络输出的特征图，根据各通道的上下文编码信息计算各通道的注意力权重参数；对于轻量级卷积神经网络输出的每一个通道的特征图，使用深度可分离卷积进一步提取特征后与对应通道注意力权重参数进行相乘从而增强特征，增强后的特征被用于分类进而实现步态识别。利用本发明能够降低模型的复杂度并提高步态识别准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 卷积 神经网络 步态 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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