[发明专利]一种基于卷积神经网络的人体姿态识别方法有效
| 申请号： | 202010419639.9 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111723662B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 张雷;唐寅;王嘉琦;滕起 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 罗运红 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人体姿态识别方法，包括：移动传感器原始数据采集并打上标签、数据频率降采样和归一化处理并划分训练集和测试集、卷积神经网络训练、模型移植到安卓端进行人体姿态识别。根据卷积神经网络用于人体姿态识别方法，该实施引入了Split‑Transform‑Merge策略，提出了一组更小通道数的乐高卷积核，按照随机映射和循环矩阵的方法堆叠这些卷积核以此实现卷积操作，最后将生成的乐高特征图垂直合并经过全连接层送入分类器用于传感器数据的识别。本发明具有识别速度快、识别准确度高、计算量小、泛化能力强等特点，同时在智能家居、健康检测、运动追踪等方面具有十分重要的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 人体 姿态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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