专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]主动行为检测方法和装置-CN201110166732.4无效
  • 李亮;吴伟国 - 索尼公司
  • 2011-06-13 - 2012-12-19 - G06K9/00
  • 本发明公开一种主动行为检测方法和装置。所述主动行为检测方法包括:从输入图像中获取人体区域;在人体区域中估计人体的躯干方向;提取人体区域的运动特征;在人体区域中,在与人体的躯干方向平行的方向和与人体的躯干方向垂直的方向中的至少一个上对运动特征进行加权,以突出人体的四肢中的所述至少一个的运动;以及根据人体区域的加权后的运动特征确定人体区域中是否存在主动行为。根据本发明的主动行为检测方法和装置能够较为准确地从图像中检测出人体的四肢中的至少一个离开人体的躯干的行为,即主动行为
  • 主动行为检测方法装置
  • [发明专利]基于稀疏子空间聚类的视频人体行为识别方法-CN201510114150.X有效
  • 郝宗波;桑楠;陆霖霖;吴杰;杨眷玉;万士宁;赵俊;朱前芳;鄢宇烈 - 电子科技大学
  • 2015-03-16 - 2018-05-18 - G06K9/00
  • 该发明属于计算机视觉模式识别和视频图像处理方法,包括:建立视频人体行为识别的模型中的建立三维时空子帧立方体,建立人体行为特征空间,聚类处理,标签的更新,建立视频人体行为识别模型及人体行为的识别中的从监视视频中提取三维时空子帧立方体,人体行为特征提取,确定各视频人体行为的类别,带子类别标签视频的归类合并;与目前国际上对Hollywood2人体行为数据库最高识别准确率相比提高了16.5%。因而该发明具有能自动提取出更具有判别性、自适应性、通用性和不变性的人体行为特征,降低了神经网络中的过拟合现象和梯度扩散问题,有效提高了复杂环境下人体行为识别的准确率,可广泛运用于现场视频监控和视频内容检索等特点
  • 基于稀疏空间视频人体行为识别方法
  • [发明专利]一种基于惯性传感器的人体行为识别方法-CN201410532519.4有效
  • 王哲龙 - 大连理工大学
  • 2014-10-10 - 2015-01-07 - G06K9/62
  • 本发明提供一种基于惯性传感器的人体行为识别方法,所述方法包括:通过惯性传感器采集测试者的人体行为数据;对采集的人体行为数据进行滑动窗口分割处理;对滑动窗口分割处理后获得的三轴的加速度子序列和三轴的角速度子序列进行特征提取;对特征向量进行特征融合处理,形成测试者的所述人体行为的样本集;利用最小相关最大冗余算法和贝叶斯正则化的稀疏多项式逻辑回归算法,对样本集进行特征选择处理;分别获得全部测试者的全部人体行为的分类特征向量;利用模糊最小二乘支持向量机,获得每种人体行为的分类器模型;利用模糊最小二乘支持向量机,获得测试人体行为数据的人体行为识别结果。本发明能够提高人体行为识别方法的自适应性和识别效率。
  • 一种基于惯性传感器人体行为识别方法
  • [发明专利]一种基于深度神经网络的人体行为识别方法及识别系统-CN201510293654.2有效
  • 陈亮;龙伟;王娜;李霞 - 深圳大学
  • 2015-06-02 - 2018-08-24 - G06K9/00
  • 本发明提供了一种基于深度神经网络的人体行为识别方法,包括:获取行为人的原始深度数据流;通过行为人的原始深度数据流提取人体的骨架关节点数据;利用提取到的人体骨架关节点数据所对应的三维坐标,来对整个人体建模;通过对整个人体建模来进行特征提取,将特征数据送入限制波尔兹曼机网络进行预处理,将得到的权值初始化BP神经网络参数,训练出深度神经网络模型,并据此对特征提取的结果进行行为识别;采用多线程并行处理,将提取到的人体骨架关节点数据与实际人体进行重合,并将识别到的行为进行实时显示;建立异常行为模板库并对检测到的异常行为进行报警。本发明能实时的检测人体行为的变化,对人体的异常行为(如跌倒)进行报警。
  • 一种基于深度神经网络人体行为识别方法系统
  • [发明专利]一种基于人工智能的人体行为分析方法-CN202010494775.4在审
  • 胡二琳 - 安徽碧耕软件有限公司
  • 2020-06-03 - 2020-10-30 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于人工智能的人体行为分析方法。本发明包括如下步骤:获取拍摄设备实时采集的图像数据并储存;对采集的图像数据的进行特征识别;特征识别后人体轮廓被精准定位后,利用特征提取算法获取人体的所有行为特征;利用提取的行为特征构建特征模型;将特征模型输入卷积神经网络,产用卷积神经网络对图像数据进行挖掘和分析,以获得人体行为分析结果并存储。本发明通过采集大量人体图像数据作为训练集和测试集,结合人工智能卷积神经网络对人体特征进行识别,并获取最佳图像,以最佳图像作为参考标准来对人体行为特征进行判定和识别,设定阈值来对人体行为特征进行诊断和预警,提高了人体行为分析力度和分析效率。
  • 一种基于人工智能人体行为分析方法
  • [发明专利]视频中人体行为识别的方法和装置-CN201610067817.X在审
  • 姜育刚;张殿凯;沈琳;瞿广财;赵瑞伟;雷晨雨 - 中兴通讯股份有限公司
  • 2016-01-29 - 2017-08-08 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种视频中人体行为识别的方法和装置,其方法包括检测待识别视频中的人体区域,获取人体区域中的人体运行轨迹信息;根据人体区域计算得到人体区域对应的预测值,对预测值为非人体类别的人体区域进行过滤,得到预测值为人体类别的人体区域;对预测值为人体类别的人体区域进行计算得到预测值为人体类别的人体区域中的目标的行为类别得分;根据行为类别得分,输出相应的行为类别。本发明解决了现有技术中识别视频中人体行为性能较差,实时性和准确性较低的问题。实现了提升视频识别的实时性和准确性。
  • 视频人体行为识别方法装置
  • [发明专利]一种行为识别的方法及装置-CN202110630716.X在审
  • 陶冶;张安发;王艳;任旭鸣 - 华为技术有限公司
  • 2021-06-07 - 2021-10-08 - G06K9/00
  • 一种行为识别的方法,包括:获取媒体文件。检测媒体文件中每个人体目标对应的骨骼关节序列。再通过多目标行为识别模型识别出每个人体目标对应的行为类别和行为分组。根据每个人体目标对应的行为类别和行为分组,确定出每个行为分组所对应的行为类别。之后,在媒体文件中每个行为分组的位置上显示相应行为分组的行为类别。本发明通过多目标行为识别模型确定出每个人体目标的行为类别和行为分组。再根据不同的行为分组确定出相应行为分组的行为类别。通过行为分组可以有效区分单人行为或多人行为,同时还可以确定出不同行为分组的具体行为类别,可以有效适应于单人/多人同时出现的混合场景下的行为识别任务。
  • 一种行为识别方法装置

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