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]一种移动实时动作检测与动作分割方法-CN202211088084.X在审
  • 唐光聪;韩潼瑜;黄玉阔 - 功夫链(上海)体育文化发展有限公司
  • 2022-09-07 - 2023-06-23 - G06V40/20
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,提供一种移动实时动作检测与动作分割方法,包括:预先收集和定义标准动作的视频,且提取出每一帧的人体骨骼信息。首先通过动作识别和归类得到初步的开始帧和结束帧,且提取出这个区间(开始帧和结束帧之间)各帧的人体骨骼信息,然后和标准动作对比两者的骨骼信息,用动态时间规整法DTW进行对齐,且找到最优路径,最后根据最优路径确定动作的开始帧和结束帧通过本发明的方法优化和调整动作视频后,在手机从输入图像到最后输出分割好的动作,单人情况下gpu可超过40fps,由于动作视频的开始帧和结束帧更加准确,因此更加贴近于人体的真实动作
  • 一种移动实时动作检测分割方法
  • [发明专利]一种的视频动作检测定位系统-CN202011560837.3有效
  • 席道亮;许野平;刘辰飞;陈英鹏;张朝瑞;高朋 - 神思电子技术股份有限公司
  • 2020-12-25 - 2022-06-07 - G06V40/20
  • 本发明公开了一种的视频动作检测定位系统,涉及人体动作识别领域。的视频动作检测定位系统的定位过程:视频解码;数据重组;设定数据采样频率,读取固定长度的视频片段,将数据重新组合为可输入数据模式输入到下一模块;对输入数据进行计算操作;空间关键信息提取;将时空信息解析单元模块提取的特征信息进行处理,使网络提取的特征更能关注图像中更加有用空间信息,滤除背景信息,对图像中动作发生的位置特征进行增强;通道信息整合挖掘;将时空信息解析单元模块得到的数据特征进行通道级别的信息整合,挖掘运动信息,关注帧之间运动信息挖掘,关注行为动作发生的类型;预测结果输出;采用1x1卷积输出对应的通道数量的特征图。
  • 一种端到端视频动作检测定位系统
  • [发明专利]一种基于骨骼点的行人动作识别方法-CN202110887078.X在审
  • 赵凡;张子行;吴玉;范彩霞 - 西安理工大学
  • 2021-08-03 - 2021-12-03 - G06K9/00
  • 本发明公开一种基于骨骼点的行人动作识别方法,该发明设计的行人动作识别网络由骨骼点检测模块和骨骼点动作识别模块组成,在骨骼点检测模块,首先利用ResNet‑50基干网络对行人视频序列提取深度特征,深度特征通过上采样子模块和热图预测子模块后得到预测的骨骼点热图,预测的热图通过骨骼点估计子模块后得到骨骼点位置;在动作识别模块,把骨骼点检测模块得到的骨骼点序列作为输入,送入时空图卷积网络(ST‑GCN),依次进行多级时空图卷积操作,把ST‑GCN得到的特征图通过一个全连接层后输出动作类别预测概率。
  • 一种基于骨骼端到端行人动作识别方法
  • [发明专利]基于全局信息的的anchor-free时序动作检测方法-CN202211657278.7在审
  • 黄先开;蔡志彬;王晓川 - 北京工商大学
  • 2022-12-22 - 2023-05-02 - G06V40/20
  • 时序动作检测是一个重要并且具有挑战性的视频理解任务。此任务旨在推理未修剪的长视频中动作实例的开始,结束位置和动作类别。目前表现优异的模型大多数是anchor‑base类别的。在另一类anchor‑free的方法中,大多数方法都需要额外的分类模型,这使得模型不能共享信息。上述的这些问题使得现有的时序动作定位模型不够灵活并且产生了大量的冗余参数。为了解决上述问题,本申请提出了一种基于全局信息的的anchor‑free时序动作检测方法,包括:使用视频数据集kinetics对backbone网络进行预训练,充分利用预训练模型的优势;并构建特征金字塔网络和自注意力模块
  • 基于全局信息端到端anchorfree时序动作检测方法
  • [发明专利]一种在线的时空动作检测方法及检测器-CN202110622809.8在审
  • 王利民;王子旭;武港山 - 南京大学
  • 2021-06-04 - 2022-12-06 - G06V40/20
  • 一种在线的时空动作检测方法及检测器,对输入视频序列直接获得相应的时空动作检测结果,而不需要额外的后处理过程。本发明构建检测网络,网络配置包括特征提取网络、特征缓存区、中心点预测分支、包围框回归分支和序列匹配分支,通过特征提取网络抽取视频帧的高维度抽象特征,使用特征缓存模块缓存视频帧特征,采样后将特征序列分别传入动作中心点预测分支、人体包围框回归分支及序列匹配分支,得到动作实例中心点及人体动作检测框,结合序列匹配形成时空动作检测结果。本发明有效利用视频中蕴含的时序信息进行动作识别,避免重复计算,提升检测效率,在视频时空检测任务上体现了鲁棒性和高效性,并具有很强的移植性和扩展性。
  • 一种在线端到端时空动作检测方法检测器
  • [发明专利]动作分析装置、动作分析方法及动作分析程序-CN202080004483.6在审
  • 水野佑治;和田洋贵 - 欧姆龙株式会社
  • 2020-03-11 - 2021-03-23 - G06N3/02
  • 本发明提供一种动作分析装置等,可将表示特定类型的动作者的动作的数据用作学习数据,识别其他类型的动作者的动作状态。动作分析装置10包括:学习部14,以输入第一动作数据且输出再现第一动作数据的预测数据的方式使学习模型进行学习,所述第一动作数据表示由第一类型的动作者所执行的规定动作;计算部15,算出将第二动作数据输入至学习模型时从学习模型输出的预测数据、与第二动作数据的差异,所述第二动作数据表示由与第一类型不同的第二类型的动作者所执行的规定动作;以及输出部16,输出基于差异而确定的信息。
  • 动作分析装置方法程序

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