[发明专利]一种基于并联卷积神经网络的人体骨骼动作识别方法在审
| 申请号： | 202111085862.5 | 申请日： | 2021-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN113887341A | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 刘成菊;曾秦阳;陈启军 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于并联卷积神经网络的人体骨骼动作识别方法，包括以下步骤：1)获取骨骼数据并进行预处理，剔除无关骨骼数据和修复不全的数据后进行归一化处理；2)设计并联卷积神经网络的基础模块结构；3)设置训练参数，并进行误差反向传播；4)将并联卷积神经网络的基础模块插入语义引导神经网络SGN网络中，构建人体骨骼动作识别网络模型，并在骨骼数据集上进行跨视角和跨物体的训练和测试5)以处理后的骨骼数据作为输入，根据训练好的人体骨骼动作识别网络模型进行人体骨骼动作识别。与现有技术相比，本发明具有提高识别精度的同时大大降低数据量、应用范围广、即插即用等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 并联 卷积 神经网络 人体 骨骼 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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