专利名称 ---【 基于骨骼关节点分区域分层次的行为识别方法、系统 】

基本信息
申请号
CN201910500528.8
申请日
2019.06.11
公开(公告)号
CN110215216A
公开(公告)日
2019.09.10
申请(专利权)人
中国科学院自动化研究所
申请人地址
100190 北京市海淀区中关村东路95号
发明人
原春锋; 马高群; 李兵; 李文娟; 胡卫明; 专利类型 发明专利
摘要
本发明属于计算机视觉领域,具体涉及一种基于骨骼关节点分区域分层次的行为识别方法、系统、装置,旨在为了解决有效提高行为识别准确率同时减少网络层数的问题。本发明方法包括:获取输入视频的各帧图像,从各帧图像中分别提取骨骼关节点;对每一帧图像,将其中所提取的所述骨骼关节点划分至所划分的各人体区域,并通过图卷积操作获取对应的特征表示,得到第一层特征表示集;对每一帧图像,按照所述各人体区域,基于所述第一层特征表示,通过池化、图卷积方法逐层减少关节点数量,直至通过多层聚合得到一个特征向量,并将该特征向量输入到两个全连接层得到行为类别。本发明提高了行为识别的准确率,加快了训练速度与检测速度。
主权项
1.一种基于骨骼关节点分区域分层次的行为识别方法,其特征在于,该获取方法包括以下步骤: 步骤S100,获取输入视频的各帧图像,从各帧图像中分别提取骨骼关节点; 步骤S200,对每一帧图像,将其中所提取的所述骨骼关节点划分至所划分的各人体区域,并通过图卷积操作获取对应的特征表示,得到第一层特征表示集; 步骤S300,按照所述各人体区域,基于所述第一层特征表示,通过预设层级逐层执行: 依据对应层级预设数目,通过池化减少各帧图像中骨骼关节点的数目,并通过最大池化减少图像帧的数量,对保留的图像帧基于所选取骨骼关节点的上一层级特征表示,利用图卷积操作获取对应骨骼关节点对应层级的特征表示;直至通过多层聚合得到一个特征向量,并将该特征向量输入到一个全连接层得到行为类别。

 

IPC信息
IPC主分类号
A61B5/11
IPC分类号
A61B5/11

 

法律状态信息
法律状态公告日
2019.10.08
法律状态
实质审查的生效 法律状态信息
实质审查的生效IPC(主分类):A61B 5/11
法律状态公告日
2019.09.10
法律状态
公开 法律状态信息
公开

 

代理信息
代理机构名称
北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576
代理人姓名
郭文浩; 尹文会

 

被引专利信息
引用阶段 被引时间 专利号 申请人 公开时间

 

被引非专利信息
引用阶段 被引时间 被引文档类型 被引文档信息
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