一种基于深度神经网络的人体姿态识别方法
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摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的人体姿态识别方法,该方法包括:转发服务器从网络视频录像机上接收实时视频流,从实时视频流中抓取视频帧,发送给识别服务器;识别服务器使用深度卷积姿态神经网络模型提取关节点信息特征,合成人体骨架的结构信息,形成特征向量;通过多分类支持向量机进行分类识别,将识别结果返回转发服务器;转发服务器将识别结果与视频帧发送至客户端显示,实现实时的人体姿态识别。本方法可提高智能视频监控系统综合性能,改善用户的实时体验,更实用、可行性更高,有广泛的应用价值和经济效益。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度神经网络的人体姿态识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN109325469A
申请号 :
CN201811234319.5
公开(公告)日 :
2019-02-12
申请日 :
2018-10-23
授权号 :
CN109325469B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
赵霞管文华于重重李磊赵松冯泽骁
申请人 :
北京工商大学
申请人地址 :
北京市海淀区阜成路33号
代理机构 :
北京万象新悦知识产权代理有限公司
代理人 :
苏爱华
优先权 :
CN201811234319.5
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-14 :
授权
2019-03-08 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20181023
2019-02-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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