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[发明专利]编码器训练方法、行为识别方法、电子设备和存储介质-CN202111193060.6在审
发明人：李兴明;敦婧瑜 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种编码器训练方法、行为识别方法、电子设备和存储介质，该编码器训练方法包括：获取训练目标对应的骨架视频帧序列；其中，骨架视频帧序列中每个骨架视频帧包括基于训练目标的第一数量的关节点确定的骨架信息；对骨架视频帧序列中第二数量的第一视频帧进行随机遮挡生成时间遮挡骨架序列，对骨架视频帧序列中第二视频帧包含的第三数量的关节点进行随机遮挡生成空间遮挡骨架序列；利用时间遮挡骨架序列、空间遮挡骨架序列和骨架视频帧序列上述方案，能够增强编码器对骨架序列进行编码时的空间建模能力，提高编码器对骨架序列进行编码的准确性。
编码器训练方法行为识别电子设备存储介质

[发明专利]基于骨架配准的时变点云重建方法及系统-CN201010532158.5有效
发明人：郑倩;陈宝权 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2010-11-04 - 公布日： 2012-05-23 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于骨架配准的时变点云重建方法及系统，该方法包括以下步骤：获取运动物体时变点云序列，并将点云序列分成多个帧；提取每帧点云序列中的曲线骨架；建立相邻帧之间曲线骨架的骨架结点的对应关系；根据所述曲线骨架的骨架结点的对应关系配准骨架序列；根据配准的骨架序列计算一致骨架序列；根据所述一致骨架序列提取运动数据，且根据所述一致骨架序列和运动数据配准并补全点云数据。上述基于骨架配准的时变点云重建方法及系统，采用提取的曲线骨架并建立骨架结点的对应关系，再计算得出一致骨架序列，根据一致骨架序列和运动数据配准并补全点云，重建了新的点云，该方法无需借助精确的网格模版，通用性较强
基于骨架时变点云重建方法系统

[发明专利]动作序列迁移的方法、装置及电子设备-CN202110719744.9有效
发明人：陈冠英;叶晓青;谭啸;孙昊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T19/00 文献下载
摘要：本公开公开了一种动作序列迁移的方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于虚拟人和3D视觉场景下。具体实现方案为：根据源骨架获取第一模型，并根据目标骨架获取第二模型；将源骨架动作序列输入全连接网络，并获取目标骨架动作序列，所述源骨架动作序列为所述源骨架的动作序列；根据所述源骨架动作序列、所述第一模型、所述目标骨架动作序列和所述第二模型训练所述全连接网络，获取优化全连接网络。本公开实施例可以根据源骨架的源骨架动作序列获取目标骨架对应的动作序列。本公开实施例可以实现动作序列的迁移，提高了骨架的利用率，增加了动作序列数据的利用价值。
动作序列迁移方法装置电子设备

[发明专利]一种二代序列和三代单分子实时测序序列联合组装方法和系统-CN201610741984.8有效
发明人：邓天全;贺丽娟;杨林峰;刘亚斌 -专利权人：深圳华大基因科技服务有限公司
申请日： 2016-08-26 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种二代序列和三代单分子实时测序序列联合组装方法和系统，该方法包括：二代序列组装获得一级二代基因组骨架序列；二代序列对一级二代基因组骨架序列进行补洞，获得二级二代基因组骨架序列；三代单分子实时测序序列对二代基因组骨架序列进行补洞，获得一级二三代骨架序列；自纠错后的三代单分子实时测序序列利用与一级二三代骨架序列相互重叠关系进行拼接，获得二级二三代骨架序列；二代序列与二级二三代骨架序列进行比对获得无效比对区域，并用无效序列对该区域进行替换，获得三级二三代骨架序列；用二代序列对三级二三代骨架序列进行补洞，获得最终基因组组装序列。
一种二代序列三代单分子实时联合组装方法系统

[发明专利]人体运动的评分方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210539379.8在审
发明人：周龙峰;冯路 -专利权人：北京荟健科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明的主要技术方案为：获取用户的待识别骨架序列以及标准模板骨架序列，所述待识别骨架序列中包括多个按照时间顺序排列的人体骨架；所述标准模板骨架序列中包括多个按照时间顺序排列的标准的人体骨架；计算所述待识别骨架序列和所述标准模板骨架序列中对应人体骨架的差异值；将所述差异值输入到动作模式识别模型中，得到所述待识别骨架序列中各个人体骨架的分值；根据所述待识别骨架序列中各个人体骨架的分值，确定所述用户的运动评分。
人体运动评分方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]行为识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010089600.5在审
发明人：王丹丹 -专利权人：深圳绿米联创科技有限公司
申请日： 2020-02-11 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种行为识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述行为识别方法包括：针对待处理图像序列中的第一数量个图像帧，获取第一骨架序列，第一骨架序列包含第一数量个对应于图像帧的骨架信息，第一骨架序列通过其所包含的第一数量个骨架信息反映生物以第一速度执行动作；对第一骨架序列中的第一数量个骨架信息进行采样处理，得到包含第二数量个骨架信息的第二骨架序列，第二骨架序列通过其所包含的第二数量个骨架信息反映生物以第二速度执行动作；根据第一骨架序列和第二骨架序列，对第一数量个图像帧中生物执行的动作进行动作识别
行为识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]血管骨架提取方法和装置、存储介质和电子设备-CN202111620171.0在审
发明人：刘恩佑;郝增号;王少康;陈宽 -专利权人：推想医疗科技股份有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种血管骨架提取方法和血管骨架提取装置，以及计算机可读存储介质和电子设备，解决了血管骨架提取方法容易出现假连接的问题。本申请实施例提供的血管骨架提取方法，对待处理血管图像序列进行距离变换，生成待处理血管图像序列对应的热力图序列，然后基于待处理血管图像序列对应的热力图序列进行骨架提取，得到待处理血管图像序列对应的骨架提取结果，从而可以参考热力图序列中的M个距离值集合来进行骨架提取，以实现逐层进行骨架提取，以减少每层骨架提取产生的假连接，从而减少了待处理血管图像序列对应的骨架提取结果中的假连接。
血管骨架提取方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于RepNet模型的人体多视角图像序列的骨架提取方法-CN202110179042.6在审
发明人：尹禹化;王洁;陈路飞;唐永正 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RepNet模型的人体多视角图像序列的骨架提取方法，基于沙漏网络的二维骨架提取方法和基于RepNet的三维骨架提取方法来提取初始的多视角三维骨架序列。将多视角骨架序列通过基于最小二乘的配准融合方法得到融合后的优化序列，最后利用帧间帧内优化模型对连续帧三维骨架序列进行优化，得到最终优化后的骨架序列；本发明利用三维融合的可扩展性，把得到的多视图三维骨架进行配准融合优化，然后得到更准确的三维骨架序列，能很好的表达运动形态。
一种基于 repnet 模型人体视角图像序列骨架提取方法

[发明专利]动作识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202110095398.1在审
发明人：鲁静;贺银 -专利权人：深圳绿米联创科技有限公司
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：该方法包括：获取待识别视频中目标对象的3D骨架序列，其中，目标对象为动作识别针对的对象，3D骨架序列中包括至少一个3D骨架，在3D骨架序列中包括多个3D骨架时，多个3D骨架按照各3D骨架在待识别视频中对应的时间的先后顺序排列；根据3D骨架序列，获得动作识别网络可识别角度对应的2D骨架序列，其中，2D骨架序列中包括至少一个2D骨架；通过动作识别网络，根据2D骨架序列进行动作识别，获得动作识别结果。
动作识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于人体骨架序列的行为与身份联合识别方法及装置-CN201810499463.5有效
发明人：王亮;王洪松 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-05-23 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及视觉识别领域，提出一种基于人体骨架序列的行为和身份联合识别方法，旨在解决在人体数据识别中，不能同时对身份信息和行为动作识别问题。该方法包括：获取待识别人体的人体骨架序列；根据人体骨架序列，利用预先构建的识别模型识别人体的身份信息和行为动作；其中，识别模型的训练方法：将训练用人体骨架序列的坐标转换到参考坐标系下，得到参考骨架序列；对参考骨架序列的各参考骨架的各关节节点坐标与预先指定的中心点的坐标比较，得到各参考骨架的各关节节点的相对坐标；对参考骨架序列进行三维坐标变换，对初始的识别模型进行训练，得到优化后的识别模型。本发明可以快速、准确的从人体骨架序列中识别出人体的身份信息和行为动作。
基于人体骨架序列行为身份联合识别方法装置

[发明专利]一种小样本下骨架动作识别方法-CN202011616955.1有效
发明人：柯逍;杜鹏强 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提出一种小样本下骨架动作识别方法，包括以下步骤；步骤S1：构建序列到序列生成网络对骨架运动序列进行生成、构建增强数据集；步骤S2：构建基于时空图卷积的序列质量评估网络，用于解决生成质量欠佳的骨架运动序列会对后续步骤产生负面影响的问题；步骤S3：构建基于多层次骨架分割算法的骨架动作识别网络；步骤S4：整合步骤S1、步骤S2、步骤S3构建的所有网络模型并使用；使用步骤S1的骨架序列生成网络生成骨架运动序列，使用步骤S2的骨架序列质量评估网络过滤步骤S1生成的质量较差的数据，优化数据集，使用步骤S3的骨架动作识别网络基于上述步骤构建的数据集进行骨架动作识别；本发明可用于小样本条件下的骨架动作识别。
一种样本骨架动作识别方法

[发明专利]三维网格模型序列的渐变方法-CN201510278130.6有效
发明人：冯结青;陈雪;谢选孟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2015-05-26 - 公布日： 2017-06-27 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维网格模型序列的渐变方法，包括如下步骤分别构建源网格模型序列和目标网格模型序列，分别构建各个网格模型的骨架驱动Cage结构，所述骨架驱动Cage结构包括各个网格模型对应的骨架，以及附在骨架上的Cage；所述骨架的关节点处具有截面线；根据骨架关节点处的截面线所有骨架分别进行一致化分割，并利用分割结果对源网格模型序列中每个网格模型进行交叉参数化得到相应的兼容网格模型；根据源网格模型序列和目标网格模型序列的关系以及兼容网格模型序列采用重构‑插值的方式获得最终动态渐变的网格模型序列。本发明的渐变方法能够在不同网格模型序列上同时进行几何插值和运动混合，得到新的渐变网格模型序列，应用范围广泛。
三维网格模型序列渐变方法

[发明专利]一种人体行为识别方法、装置和计算机可读存储介质-CN201910299663.0有效
发明人：李岩山;郭天宇;夏荣杰;刘星;徐健杰 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体行为识别方法、装置及计算机可读存储介质，其中，本发明能够使用骨架序列空间金字塔模型来建模骨架序列的空间信息，该模型有效地表示了骨架序列帧内的空间信息。其次，本发明融入帧间信息形成骨架序列的时空信息，从而本发明可以更好地将骨架序列的时空信息送入深度神经网络进行学习和分类，因此，本发明能够基于空间金字塔的思想，使用坐标系分层次地表示骨架序列的潜在空间关系并形成骨架序列的时空特征
一种人体行为识别方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于人体骨架序列的乘客异常行为识别方法-CN201811072438.5有效
发明人：田联房;吴啟超;杜启亮 -专利权人：华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院
申请日： 2018-09-14 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人体骨架序列的乘客异常行为识别方法，包括步骤：1)通过摄像头拍摄扶梯区域监控视频图像；2)通过SVM检测乘客人脸并用KCF对其跟踪，得到乘客在扶梯中的运动轨迹；3)利用OpenPose深度学习网络从图像中提取人体骨架；4)将人体骨架匹配到相应的乘客轨迹，构建乘客的人体骨架序列；5)通过模板匹配从乘客人体骨架序列中检测得到异常行为骨架序列；6)利用DTW将其与各类异常行为骨架序列模板匹配通过本发明可以基于人体骨架序列准确实时地识别扶梯中乘客的多种异常行为，根据异常行为类别控制扶梯的运行情况，避免安全事故的发生。
基于人体骨架序列乘客异常行为识别方法

[发明专利]动作序列识别和意图推断方法、装置、设备及存储介质-CN202310335615.9在审
发明人：任子良;罗里;梁展豪;秦勇;吴成锐;陈嘉韶;李银凤 -专利权人：东莞理工学院;广东瑞恩科技有限公司
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种动作序列识别和意图推断方法、装置、设备及存储介质，实现对动作序列的意图推断，进一步提升意图推断的有效性和适用性。动作序列识别和意图推断方法，包括：获取包含多个离散动作的动作序列，动作序列包括RGB图像序列、深度图像序列和骨架图像序列；根据RGB图像序列和深度图像序列生成伪视频图像，以及根据骨架图像序列生成伪骨架图像；将伪视频图像和伪骨架图像输入到语义特征提取神经网络模型，提取多个离散动作的高层语义特征；将伪骨架图像输入到关联特征提取神经网络模型，提取多个离散动作的逻辑关联特征；对高层语义特征和逻辑关联特征进行特征融合处理，得到动作序列的意图推断结果。
动作序列识别意图推断方法装置设备存储介质

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